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基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测
被引量：
18
1
作者
殷豪
曾云
+1 位作者
孟安波
杨跞
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1467-1474,共8页
不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然...
不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。
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关键词
多步区间预测
风速点预测
奇异谱分析-模糊信息粒化
极限学习机
改进布谷鸟算法
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职称材料
题名
基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测
被引量：
18
1
作者
殷豪
曾云
孟安波
杨跞
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1467-1474,共8页
基金
广东省科技计划项目(2016A010104016)~~
文摘
不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。
关键词
多步区间预测
风速点预测
奇异谱分析-模糊信息粒化
极限学习机
改进布谷鸟算法
Keywords
multi-step interval prediction
wind speed prediction
singular spectrum analysis-fuzzy information granulation（ssa-fig）
extreme learning machine
improved cuckoo search algorithm
分类号
TM614 [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
基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测
殷豪
曾云
孟安波
杨跞
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
18
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