【摘 要】
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针对非平稳信号在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD）过程中包络 拟合时出现的过冲／欠冲问题，提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包 络拟合算法
【机 构】
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上海电机学院电气学院 上海 200240
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针对非平稳信号在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD）过程中包络 拟合时出现的过冲／欠冲问题，提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包 络拟合算法。针对神经网络对非平稳性功率序列预测困难问题，采用EMD和神经网络相结合 的方法对发电功率进行预测。使用改进的EMD对功率序列进行分解，降低序列的非平稳性， 然后使用神经网络对各分量进行预测，最后通过叠加得到预测结果。利用该方法对东北某风 电场进行功率预测，仿真结果表明，与其他方法相比，基于改进的EMD-ANN方法具有较高的 预测精度。
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