| 基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经
网络的风功率组合预测 |
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| 引用本文： | 杨楠,周峥,李臻,崔家展,郑翔宇,杨俊.基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经
网络的风功率组合预测[J].电网与水力发电进展,2015,31(10):112-117. |
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| 作者姓名： | 杨楠 周峥 李臻 崔家展 郑翔宇 杨俊 |
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| 作者单位： | 湖北省微电网工程技术研究中心（三峡大学）， 湖北 宜昌 443002,湖北省微电网工程技术研究中心（三峡大学）， 湖北 宜昌 443002,甘肃省电力科学研究院，
甘肃 兰州 730050,湖北省微电网工程技术研究中心（三峡大学）， 湖北 宜昌 443002,甘肃省电力科学研究院，
甘肃 兰州 730050,甘肃省电力科学研究院，
甘肃 兰州 730050 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51207113） |
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| 摘 要： | 风功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）和改进Elman神经网络的短期风功率组合预测方法。首先利用EEMD分解将风功率序列按不同波动尺度逐级分解，得到不同频率的分量以缓解风功率序列的非平稳性，然后对各分量分别建立改进的Elman神经网络预测模型进行预测，最后叠加各分量的预测结果得到最终预测数据。仿真结果表明，该方法不仅可以有效缓解风功率非平稳性对于预测精度的影响，还可以避免传统方法的模态混叠问题，具有较高的预测精度和适应性。
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| 关 键 词： | 风功率预测 EEMD 神经网络 组合预测 误差分析 |
Combined Model Based on EEMD and Improved Elman Neural
Network for Wind Power Prediction |
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| Authors: | YANG Nan ZHOU Zheng LI Zhen CUI Jiazhan ZHENG Xiangyu and YANG Jun |
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