基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测

• 作者: 晁勤 牛永朝 谢丽蓉 高磊
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 弃风电量 经验模态分解 马尔科夫链 预测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 页码范围: 1081-1087
• 页数: 7页
• 分类号: TK89|TM614
• 字数: 3717字
• 语种: 中文

摘要

通过风电场历史功率数据和风电机组功率数据分析,把两组数据之差作为弃风电量时间序列,在此基础上将经验模态分解和马尔科夫链结合,对弃风电量进行预测.首先,将弃风电量时间序列EMD分解,提高序列的平稳性和周期性,生成9个序列分量;然后,将各序列分量进行状态划分,采用马尔科夫链分别对9个分量进行时间序列生成;最后,将各生成的时间序列进行叠加,完成对弃风电量的预测.文章以某风电场为例,对基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测方法进行了仿真验证,结果显示,此方法能较好地跟踪弃风电量的走势,其预测精度达到了相应的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	晁勤	新疆大学电气工程学院	240	2681	28.0	40.0
2	谢丽蓉	新疆大学电气工程学院	82	395	11.0	18.0
3	高磊	新疆大学电气工程学院	5	15	3.0	3.0
4	牛永朝	新疆大学电气工程学院	6	10	2.0	3.0