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基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测
被引量：
14
1
作者
黄元生
杨磊
+2 位作者
高冲
刘诗剑
王光丽
《智慧电力》
北大核心
2020年第1期35-41,共7页
准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR...
准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR的超参数优化选择过程;并将由此生成的误差序列带入到ISTA优化的GPR中进行二级预测,通过所得误差预测值对原始预测值进行校正并得到最终预测结果。案例分析表明,本文所提出的模型在短期风速预测中具有较高的预测精度。
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关键词
风速预测
集合经验模态分解
误差校正
高斯过程回归
改进状态转移算法
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职称材料
题名
基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测
被引量：
14
1
作者
黄元生
杨磊
高冲
刘诗剑
王光丽
机构
华北电力大学经济及管理学院
华北电力大学经济管理系
国网冀北电力有限公司工程管理分公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2020年第1期35-41,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目（61973117）~~
文摘
准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR的超参数优化选择过程;并将由此生成的误差序列带入到ISTA优化的GPR中进行二级预测,通过所得误差预测值对原始预测值进行校正并得到最终预测结果。案例分析表明,本文所提出的模型在短期风速预测中具有较高的预测精度。
关键词
风速预测
集合经验模态分解
误差校正
高斯过程回归
改进状态转移算法
Keywords
wind speed prediction
ensemble empirical mode decomposition
error correction
Gaussian process regression
improved state transition algorithm
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测
黄元生
杨磊
高冲
刘诗剑
王光丽
《智慧电力》
北大核心
2020
14
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