【摘 要】
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针对广域信号在通信系统的传输过程中具有时滞与丢包以及在实际场景下对量测信号采样过程中信号具有噪声等问题,建立了一种基于灰色Verhulst的预测补偿模型。将该模型与完整
【机 构】
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东南大学电气工程学院,江苏省智能电网技术与装备重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2016YFB0900602);国家自然科学基金资助项目资助(51277029);国家电网公司总部科技项目资助(SGTYHT/17-JS-199);江苏省智能电网技术与装备重点实验室课题项目资助
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针对广域信号在通信系统的传输过程中具有时滞与丢包以及在实际场景下对量测信号采样过程中信号具有噪声等问题,建立了一种基于灰色Verhulst的预测补偿模型。将该模型与完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法相结合,提出了一种电力系统广域信号的预测补偿方法。该方法首先通过CEEMDAN对广域信号进行降噪,然后采用灰色Verhulst预测方法对多个广域信号分别进行预测,得出统一
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