【摘 要】
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针对短期风电功率预测问题，在现有概率预测方法的基础上，提出一种由基于时变滤波器的经验模态分解（timevaryingfilter-basedempiricalmodedecomposition，TVFEMD），样本熵（sampleentropy，SE），Yeo-Johnson转换分位数回归（Yeo-Johnsontransformationquantileregression，YJQR）和高斯核函
【基金项目】
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国家自然科学基金（72171068，71771073）； 安徽省自然科学基金杰青项目（2108085J36）；
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针对短期风电功率预测问题，在现有概率预测方法的基础上，提出一种由基于时变滤波器的经验模态分解（timevaryingfilter-basedempiricalmodedecomposition，TVFEMD），样本熵（sampleentropy，SE），Yeo-Johnson转换分位数回归（Yeo-Johnsontransformationquantileregression，YJQR）和高斯核函数组成的多步概率密度预测模型。该方法首先采用TVFEMD分解技术将原始的风电功率分解为一系列相对平稳的分量，再应用SE理论对近似分量做叠加处理以降低任务量。之后对重构的各分量分别建立YJQR模型进行 4 步风电功率预测，模型的参数通过网格搜索进行综合优化选取，以使其预测性能达到最佳。最后将各个分位点下不同分量的分位数预测值进行累积，并作为高斯核函数的输入变量，实现风电功率多步概率密度预测。以2011年电工数学建模竞赛（Electrician mathematical contest in modeling， EMCM）的风电数据集为算例，结果表明所提方法在在保证分位数不交叉的情况下，在精度、不确定性和可靠性方面都表现出了更好的多步预测效果。
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