本文選題：風(fēng)電功率　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)　出處：《控制工程》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行有著重要意義。為提高風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)的精度,構(gòu)建基于改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)和支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型,進(jìn)行風(fēng)電功率的短期預(yù)測(cè)。首先,采用鏡像延拓算法對(duì)預(yù)處理后的功率序列進(jìn)行處理,從而抑制經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法分解過(guò)程中的端點(diǎn)效應(yīng);同時(shí),采用分段三次埃爾米特插值代替三次樣條插值,由此得到的包絡(luò)線可以有效改進(jìn)EMD的欠沖或過(guò)沖問(wèn)題;然后用改進(jìn)后的EMD方法將風(fēng)電功率序列分解成不同的分量,再針對(duì)各分量分別構(gòu)建各自的SVM模型進(jìn)行預(yù)測(cè),最后將各預(yù)測(cè)分量進(jìn)行疊加,由此得到總的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比與其他的短期功率預(yù)測(cè)模型,改進(jìn)的EMD-SVM預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Short-term prediction of wind power is of great significance to the dispatching operation of power system. In order to improve the accuracy of short-term prediction of wind power, a prediction model based on improved empirical mode decomposition (EMD) and support vector machine (SVM) is constructed. First of all, the image continuation algorithm is used to process the pretreated power series, so as to suppress the endpoint effect in the decomposition process of empirical mode decomposition (EMD), at the same time, By using piecewise cubic Hermitian interpolation instead of cubic spline interpolation, the envelope obtained from this method can effectively improve the underimpulse or overshoot problem of EMD, and then decompose the wind power sequence into different components by using the improved EMD method. Then the SVM models are constructed for each component, and the predicted components are superimposed to obtain the total wind power prediction value. The experimental results show that compared with other short-term power prediction models, The improved EMD-SVM prediction model has higher prediction accuracy and has certain application value.
【作者單位】： 上海電機(jī)學(xué)院電氣學(xué)院;華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：上海市教委重點(diǎn)學(xué)科(J51901) 上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目(13YZ140) 上海市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11ZR1413900)
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1572269