本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速組合預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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第 4O卷第 10期 2012年 5月 16日電力系統(tǒng)保護(hù)與控制 Power System Protection and Control 、,_01.40 No.10 M ay 16,2012 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速組合預(yù)測王韶,楊江平,李逢兵,劉庭磊(1.輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué)電氣工程學(xué)院),重慶 400044; 2.重慶南岸供電局,重慶 400060) 摘要:風(fēng)速時(shí)間序列具有很強(qiáng)的間歇性和隨機(jī)性,屬于非平穩(wěn)時(shí)間序列。為提高預(yù)測精度,提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥?EMD) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的短期風(fēng)速組合預(yù)測模型。該方法運(yùn)用 EMD將風(fēng)速序列分解為一系列不同頻率的相對平穩(wěn)的分量,減少了不同特征信息之間的干擾;根據(jù)各個(gè)分量的變化規(guī)律,選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來分別預(yù)測,對高頻分量采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型,低頻分量采用合適的預(yù)測模型直接進(jìn)行預(yù)測;將各分量預(yù)測值疊加得到最終預(yù)測值。算例結(jié)果表明,所提方法與單一的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RBF)和支持向量機(jī)模型(SVM )相比,預(yù)測精度得到了大幅度的提高。關(guān)鍵詞:短期預(yù)測;經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機(jī);廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);組合預(yù)測 Short-term wind speed forecasting based on EM D and ANN WANG Shao ,YANG Jiang.ping ,LI Feng.bing ,LIU Ting.1ei f 1.State ... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處.

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