| 基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测研究 |
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| 引用本文： | 曹威,刘长良,王梓齐,李海军. 基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测研究[J]. 可再生能源, 2019, 0(3): 439-444 |
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| 作者姓名： | 曹威 刘长良 王梓齐 李海军 |
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| 作者单位： | 华北电力大学控制与计算机工程学院;新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);国家电投集团河南电力有限公司技术信息中心 |
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| 摘 要： | 针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法。首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠。然后,计算各IMF分量的排列熵值,将熵值相近的分量合并,有效降低计算量。最后,用模糊树方法分别建立各分量预测子模型,通过叠加得到风电功率预测值。基于某风电场实际运行数据的预测结果表明,该方法的预测精度较高且运算速度较快,适用于风电功率的超短期预测。
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| 关 键 词： | 风电功率预测 MEEMD 排列熵 模糊树建模 |
Wind power ultra-short-term prediction based on MEEMD and permutation entropy |
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