【摘 要】
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针对分钟级的风速具有更强随机性和非线性的问题,建立了一种基于改进希尔伯特黄变换(HHT)的分钟级超短期风速预测模型。首先,利用HHT对原始风速数据进行分解;然后,采用希尔伯
【机 构】
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河海大学能源与电气学院; 河海大学水利水电学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1865101);江苏省自然科学基金青年项目(BK20180505);江苏省中美清洁能源国际合作资助项目(BZ2018007)
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针对分钟级的风速具有更强随机性和非线性的问题,建立了一种基于改进希尔伯特黄变换(HHT)的分钟级超短期风速预测模型。首先,利用HHT对原始风速数据进行分解;然后,采用希尔伯特变换(HT)对分解所得各本征模态函数(IMF)进行谱分析,针对其频谱特性分别建立不同的神经网络模型进行预测;最后,分别运用权重浮动区间模型和数学解析模型求取各分量权重系数,按权重叠加各分量预测结果得到2组风速预测值,再通过优化组合得到最终预测结果。采用某风电场实际运行数据,对所建模型的可靠性进行了验证。结果表明:该方法预测效果优于原HHT组合预测模型,可有效提高风速预测精度。
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