基于CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法

韩宏志; 唐振浩

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基于CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法

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为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修正策略,提出了一种基于回声状态网络(Echo Sate Network,ESN)的混合期风速预测方法.其中,CART用于对原始数据进行重构,得到建模数据集.CEEMDAN用于提取输入特征信息.ESN根据输入特征建立风速预测建模.最后,利用误差修正策略对所得到的模型进行修正.基于国内某风电场的数据实验表明,所提出方法能够准确预测风速,可以指导风场生产,提高生产自动化水平.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2020年第12期|90-96|共7页
作者
韩宏志; 唐振浩;
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作者单位

新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所新疆乌鲁木齐 830001;

东北电力大学自动化工程学院吉林吉林 132012;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
风速预测; 回声状态网络; CEEMDAN; CART; 预测值修正;

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