【摘 要】
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针对非平稳信号在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中包络拟合时出现的过冲/欠冲问题,提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包络拟合算
【机 构】
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上海电机学院电气学院,华东理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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上海市教委科研创新重点项目;上海市闵行区科技项目;上海市教委重点学科;上海市自然科学基金;国家自然科学基金
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针对非平稳信号在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中包络拟合时出现的过冲/欠冲问题,提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包络拟合算法.针对神经网络对非平稳性功率序列预测困难问题,采用EMD和神经网络相结合的方法对发电功率进行预测.使用改进的EMD对功率序列进行分解,降低序列的非平稳性,然后使用神经网络对各分量进行预测,最后通过叠加得到预测结果.利用该方法对东北某风电场进行功率预测,仿真结果表明,与其他方法相比,基于改进的EMD-ANN方法具有较高的预测精度.
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