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| 基于改进EMD与SVM的风电功率短期预测模型 | |
| 引用本文： | 管志威,陈国初,徐余法,俞金寿.基于改进EMD与SVM的风电功率短期预测模型[J].控制工程,2014,21(6). |
| 作者姓名： | 管志威 陈国初 徐余法 俞金寿 |
| 作者单位： | 1. 上海电机学院电气学院,上海200240;华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 2. 上海电机学院电气学院,上海,200240 3. 华东理工大学信息科学与工程学院,上海,200237 |
| 基金项目： | 上海市教委重点学科，上海市教委科研创新项目，上海市自然科学基金项目 |
| 摘 要： | 风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为提高风电功率短期预测的精度,构建基于改进的经验模态分解法(EMD)和支持向量机(SVM)相结合的预测模型,进行风电功率的短期预测。首先,采用镜像延拓算法对预处理后的功率序列进行处理,从而抑制经验模态分解法分解过程中的端点效应;同时,采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条插值,由此得到的包络线可以有效改进EMD的欠冲或过冲问题;然后用改进后的EMD方法将风电功率序列分解成不同的分量,再针对各分量分别构建各自的SVM模型进行预测,最后将各预测分量进行叠加,由此得到总的风电功率预测值。实验结果表明,相比与其他的短期功率预测模型,改进的EMD-SVM预测模型具有更高的预测精度,具有一定的应用价值。 |
| 关 键 词： | 风电功率 预测 经验模态分解法 支持向量机 模型 |
The Wind Power Shot-term Forecast Model Based on Improved EMD And SVM |
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| GUAN Zhi-wei,CHEN Guo-chu,XU Yu-fa,YU Jin-shou.The Wind Power Shot-term Forecast Model Based on Improved EMD And SVM[J].Control Engineering of China,2014,21(6). | |
| Authors: | GUAN Zhi-wei CHEN Guo-chu XU Yu-fa YU Jin-shou |
| Abstract: | |
| Keywords: | wind power forecast EMD SVM model |
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