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基于Lorenz扰动分布和VMD的神经网络风速预测研究
被引量：
6
1
作者
张亚刚
赵媛
王增平
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期8-15,共8页
针对风速的随机性、非线性和不确定性特征,提出基于VMD和Lorenz扰动的神经网络模型进行风速预测。首先,对风速数据采用变分模态分解(VMD)进行预处理,得到特征模态分量,然后采用BP神经网络对每个分量进行预测,并且将分量预测结果进行重...
针对风速的随机性、非线性和不确定性特征,提出基于VMD和Lorenz扰动的神经网络模型进行风速预测。首先,对风速数据采用变分模态分解(VMD)进行预处理,得到特征模态分量,然后采用BP神经网络对每个分量进行预测,并且将分量预测结果进行重构得到风速点预测值,最后以风速点预测为基础,根据核密度估计的Lorenz扰动序列概率分布进行风速区间预测。以西班牙风电场和中国风电场为实例进行预测,预测结果显示:(1)VMD算法可以提高神经网络模型点预测结果的精度;(2)根据Lorenz扰动序列分布进行风速区间估计,不仅量化了大气中不确定的影响因素,而且区间预测结果可靠性较高。
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关键词
风速预测
VMD
核密度估计
Lorenz扰动
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职称材料
题名
基于Lorenz扰动分布和VMD的神经网络风速预测研究
被引量：
6
1
作者
张亚刚
赵媛
王增平
机构
华北电力大学
新能源
电力
系统国家重点实验室
华北电力大学应用统计研究所
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期8-15,共8页
基金
河北省社会科学基金项目(HB17GL070)
文摘
针对风速的随机性、非线性和不确定性特征,提出基于VMD和Lorenz扰动的神经网络模型进行风速预测。首先,对风速数据采用变分模态分解(VMD)进行预处理,得到特征模态分量,然后采用BP神经网络对每个分量进行预测,并且将分量预测结果进行重构得到风速点预测值,最后以风速点预测为基础,根据核密度估计的Lorenz扰动序列概率分布进行风速区间预测。以西班牙风电场和中国风电场为实例进行预测,预测结果显示:(1)VMD算法可以提高神经网络模型点预测结果的精度;(2)根据Lorenz扰动序列分布进行风速区间估计,不仅量化了大气中不确定的影响因素,而且区间预测结果可靠性较高。
关键词
风速预测
VMD
核密度估计
Lorenz扰动
Keywords
wind speed prediction
variational mode decomposition(VMD)
kernel density estimation
Lorenz disturbance
分类号
TM773 [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
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1
基于Lorenz扰动分布和VMD的神经网络风速预测研究
张亚刚
赵媛
王增平
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
6
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