基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测

黄元生; 杨磊; 高冲; 刘诗剑; 王光丽

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基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测

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准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR的超参数优化选择过程;并将由此生成的误差序列带入到ISTA优化的GPR中进行二级预测,通过所得误差预测值对原始预测值进行校正并得到最终预测结果。案例分析表明,本文所提出的模型在短期风速预测中具有较高的预测精度。

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来源
《陕西电力》 |2020年第1期|35-41|共7页
作者
黄元生; 杨磊; 高冲; 刘诗剑; 王光丽;
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作者单位

华北电力大学经济及管理学院北京 102206;

华北电力大学经济管理系河北保定 071003;

国网冀北电力有限公司工程管理分公司北京 100070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
风速预测; 集合经验模态分解; 误差校正; 高斯过程回归; 改进状态转移算法;

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