基于VMD-GRU和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测

王鑫; 李慧; 范新桥; 刘思嘉

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基于VMD-GRU和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测

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提出一种组合的风电功率概率区间预测模型.采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法降低风电功率序列的不平稳性;基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络构建点预测模型,得到风电功率的点预测值及误差集,并将误差集划分为多个子区段,对不同的子区段分别采用非参数核密度估计(nonparametric kernel density estimation,NKDE)算法构建概率区间预测模型;将各子区段预测结果进行重组,估计得到在某置信水平下的风电功率概率预测区间.利用我国某实际风电场的历史数据进行仿真研究,验证了所提出方法的有效性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第4期|59-65|共7页
作者
王鑫; 李慧; 范新桥; 刘思嘉;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
概率区间预测; 变分模态分解; 门控循环单元; 非参数核密度估计;

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