【摘 要】
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新能源发电曲线的准确预报对电网运行至关重要。针对这类随机波动型时间序列的建模分析,本文研究了3种具有代表性的多尺度分解算法:小波变换、经验模态分解和数学形态学分解
【机 构】
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华南理工大学电力学院,南方电网科学研究院
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划(2019B111109001),国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51761145106),南方电网公司重点科技项目(CSGTRC-K163007)
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新能源发电曲线的准确预报对电网运行至关重要。针对这类随机波动型时间序列的建模分析,本文研究了3种具有代表性的多尺度分解算法:小波变换、经验模态分解和数学形态学分解。以波动规律复杂的风电时间序列为例,对比了3种分解算法的效果。基于信息熵理论和希尔伯特变换技术,从信息复杂性、幅值特性和频率特性3个方面,建立了一套评价分解算法应用性能的指标体系,并采用分解算法和神经网络的组合预测模型进行验证。结果表明,本文所提评价体系有效,为新能源建模中分解算法的选择和应用提供参考。
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