【摘 要】
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风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为提高风电功率短期预测的精度,构建基于改进的经验模态分解法(EMD)和支持向量机(SVM)相结合的预测模型,进行风电功率的
【机 构】
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上海电机学院电气学院; 华东理工大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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上海市教委重点学科(J51901);上海市教委科研创新项目(13YZ140);上海市自然科学基金项目(11ZR1413900)
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风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为提高风电功率短期预测的精度,构建基于改进的经验模态分解法(EMD)和支持向量机(SVM)相结合的预测模型,进行风电功率的短期预测。首先,采用镜像延拓算法对预处理后的功率序列进行处理,从而抑制经验模态分解法分解过程中的端点效应;同时,采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条插值,由此得到的包络线可以有效改进EMD的欠冲或过冲问题;然后用改进后的EMD方法将风电功率序列分解成不同的分量,再针对各分量分别构建各自的SVM模型进行预测,最后将各预测分量进行叠加,由此得到总的风电功率预测值。实验结果表明,相比与其他的短期功率预测模型,改进的EMD-SVM预测模型具有更高的预测精度,具有一定的应用价值。
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