基于集合经验模态分解和相关向量机的风电功率实时预测研究

• 作者: 张强 杨茂
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 功率预测 集合经验模态分解 相关向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 1093-1099
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 4050字
• 语种: 中文

摘要

由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中.首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机预测模型;最后将得到的各子序列预测结果叠加就得到最终的功率预测值.利用该方法对吉林省某风电场进行功率预测,研究表明,该文所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的利用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨茂	东北电力大学电气工程学院	66	549	13.0	20.0
2	张强	东北电力大学电气工程学院	15	86	8.0	8.0