【摘 要】
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为了提高风电场输出功率的预测精度,提出一种基于经验模态分解（empiricalmode decomposition,EMD）与小波包分解（wavelet packet decomposition,WPD）的组合分解方法,与纵横交叉算
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为了提高风电场输出功率的预测精度,提出一种基于经验模态分解（empiricalmode decomposition,EMD）与小波包分解（wavelet packet decomposition,WPD）的组合分解方法,与纵横交叉算法（crisscross optimization,CSO）优化后的Elman神经网络组成组合风电功率预测模型。该模型首先利用EMD将风电功率序列进行分解,然后利用样本熵计算EMD分解后序列的复杂度。对于高复杂度序列,利用WPD对序列进行二次分解,建立EMD-WPD-CSO-E
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