本文選題：風電功率　切入點：預測　出處：《控制工程》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：風電功率短期預測對電力系統(tǒng)的調度運行有著重要意義。為提高風電功率短期預測的精度,構建基于改進的經(jīng)驗模態(tài)分解法(EMD)和支持向量機(SVM)相結合的預測模型,進行風電功率的短期預測。首先,采用鏡像延拓算法對預處理后的功率序列進行處理,從而抑制經(jīng)驗模態(tài)分解法分解過程中的端點效應;同時,采用分段三次埃爾米特插值代替三次樣條插值,由此得到的包絡線可以有效改進EMD的欠沖或過沖問題;然后用改進后的EMD方法將風電功率序列分解成不同的分量,再針對各分量分別構建各自的SVM模型進行預測,最后將各預測分量進行疊加,由此得到總的風電功率預測值。實驗結果表明,相比與其他的短期功率預測模型,改進的EMD-SVM預測模型具有更高的預測精度,具有一定的應用價值。
[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】： 上海電機學院電氣學院;華東理工大學信息科學與工程學院;
【基金】：上海市教委重點學科(J51901) 上海市教委科研創(chuàng)新項目(13YZ140) 上海市自然科學基金項目(11ZR1413900)
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1572269