基于互补式集合经验模态分解和SSA-ELM的短期风电功率预测

魏鹏飞; 樊小朝; 史瑞静; 王维庆; 闫亚东

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基于互补式集合经验模态分解和SSA-ELM的短期风电功率预测

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根据实际风电功率信号的波动性和非线性,提出了一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和樽海鞘群算法极限学习机(SSA-ELM)的短期风电功率预测模型.首先利用CEEMD将风电功率原始信号分解为一系列模态分量和剩余分量,以减小风电功率的非平稳性;其次采用樽海鞘群算法优化极限学习机对不同分量进行预测;最后将不同分量的预测值叠加得到最终的风电功率预测结果.通过实例仿真验证,并与其他方法进行对比,结果表明该预测模型可提供较高精度的预测结果,具有一定的实用价值.

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来源
《水力发电》 |2021年第5期|116-120|共5页
作者
魏鹏飞; 樊小朝; 史瑞静; 王维庆; 闫亚东;
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作者单位

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆工程学院新疆乌鲁木齐 830023;

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

国网乌鲁木齐市供电公司新疆乌鲁木齐 830011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
互补式集合经验模态分解; 樽海鞘群算法; 极限学习机; 风电功率预测;

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