基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型

来源 :电力系统保护与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：b188413920

【摘要】

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针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD）-样本熵（Sample Entropy,SE）-

【作者】

：

田波朴在林郭丹王慧

【机构】

：

沈阳农业大学信息与电气工程学院

【出处】

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电力系统保护与控制

【发表日期】

：

2017年4期

【关键词】

：

改进的集成经验模态分解风电预测样本熵时间序列组合预测模型端点延拓

【基金项目】

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十二五国家科技支撑项目(2012BAJ26B00)~~

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针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD）-样本熵（Sample Entropy,SE）-ARMA的风电功率超短期组合预测模型。将EEMD分解中添加的白噪声信号改为添加绝对值相等的正负两组白噪声信号,并将MEEMD分解过程中的EMD步骤使用端点延拓和分段三次埃尔米特插值进行改进,形成一种改进的EEMD分解算法（即MEEMD）。利用MEEMD-SE将风力发电功

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