【摘 要】
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针对短期风电功率预测,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-模糊熵(FE)的核极限学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51467008)
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针对短期风电功率预测,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-模糊熵(FE)的核极限学习机(extreme learning machine with kernels,KELM)组合预测方法.CEEMDAN方法在信号分解的每一阶段都添加特定的白噪声,通过计算唯一的余量信号以获取各个模态分量,与EEMD(ensemble empirical mode decomposition)方法相比,其分解过程是完整的.为降低信号非平稳性对预测精度的影响及减少计算规模,采用CEEMDAN-模糊熵(FE)方法将信号分解为具有不同复杂度差异的子序列,然后分别构建相应的KELM预测模型,最后对预测结果进行合成.将CEEMDAN-FE-KELM方法应用于某地区的短期风电功率预测,在同等条件下,与单一的KELM方法及KELM的组合预测方法进行实验对比,结果证明该方法更有效.
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