基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测

崔明建; 孙元章; 柯德平; 王树鹏

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基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测

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采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更新ASD的结果,进而滑动预测下一个时刻的风电功率.以实际风电场数据进行验证,结果证明了该模型可以有效地处理风电功率非平稳性,产生更为稀疏的分解效果,显著地降低了绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间.

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来源
《电力自动化设备》 |2014年第1期|120-127|共8页
作者
崔明建; 孙元章; 柯德平; 王树鹏;
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作者单位

武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;

武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;

武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;

中国地质大学数理学院,湖北武汉430074;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
风电; 预测; 原子稀疏分解; 人工神经网络; 模型;

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