【摘 要】
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由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验
【基金项目】
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国家重点基础研究发展(973)计划(2013CB228201);国家自然科学基金(51307017);吉林省产业技术研究与开发专项(2014Y124);国家留学基金(201507790001)
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由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机预测模型;最后将得到的各子序列预测结果叠加就得到最终的功率预测值。利用该方法对吉林省某风电场进行功率预测,研究表明,该文所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的利用价值。
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