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基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
被引量：
32
1
作者
武小梅
林翔
+1 位作者
谢旭泉
谢海波
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3277-3285,共9页
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),...
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS.RVM)对各子序列进行提前24h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。
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关键词
风电功率
预测模型
变分模态分解
相关向量机
排列熵
混沌布谷鸟搜索算法
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职称材料
题名
基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
被引量：
32
1
作者
武小梅
林翔
谢旭泉
谢海波
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3277-3285,共9页
基金
中央财政支持地方高校发展专项资金(粤财教[2016]202号)
文摘
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS.RVM)对各子序列进行提前24h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。
关键词
风电功率
预测模型
变分模态分解
相关向量机
排列熵
混沌布谷鸟搜索算法
Keywords
wind power
forecasting model
variational mode decomposition
permutation entropy
relevance vector machine
chaotic cuckoo search algorithm
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
武小梅
林翔
谢旭泉
谢海波
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
32
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引证文献
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