【摘 要】
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探索构建对风电场总功率进行直接预测的高精度组合预测算法.考虑到风速的非平稳性导致风电总功率表现为非平稳时间序列,采用NARX神经网络作为初步预测模型,提出了经验模态分
【机 构】
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广东外语外贸大学经济贸易学院统计系,考文垂大学商务、环境和社会学院,广东外语外贸大学金融学院
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探索构建对风电场总功率进行直接预测的高精度组合预测算法.考虑到风速的非平稳性导致风电总功率表现为非平稳时间序列,采用NARX神经网络作为初步预测模型,提出了经验模态分解与NARX神经网络相结合的混合预测模型.对风电场总功率非平稳时间序列进行经验模态分解,得到不同频带本征模式分量的平稳序列.对不同频带的平稳分量建立相应的NARX神经网络预测模型,并将各分量模型的预测值进行等权求和得到最终预测值.此外,为研究不同时间间隔对预测结果的影响,采用某大型风电场时间间隔为5 min 与15 min 的数据进行实验.预
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