【摘 要】
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针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法。首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠。
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）,国家电投集团河南电力有限公司技术信息中心
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4182061);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016MS143,2018ZD05)
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针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法。首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠。然后,计算各IMF分量的排列熵值,将熵值相近的分量合并,有效降低计算量。最后,用模糊树方法分别建立各分量预测子模型,通过叠加得到风电功率预测值。基于某风电场实际运行数据的预测结果表明,该方法的预测精度较高且运算速度较快,适用于风电功率的超短期预测。
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