基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测研究

• 作者: 刘长良 曹威 李海军 王梓齐
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 MEEMD 排列熵 模糊树建模
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 439-444
• 页数: 6页
• 分类号: TK83
• 字数: 4428字
• 语种: 中文

摘要

针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法.首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠.然后,计算各IMF分量的排列熵值,将熵值相近的分量合并,有效降低计算量.最后,用模糊树方法分别建立各分量预测子模型,通过叠加得到风电功率预测值.基于某风电场实际运行数据的预测结果表明,该方法的预测精度较高且运算速度较快,适用于风电功率的超短期预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海军	国家电投集团河南电力有限公司技术信息中心	7	18	3.0	4.0
2	王梓齐	华北电力大学控制与计算机工程学院	15	19	3.0	3.0
3	曹威	华北电力大学控制与计算机工程学院	4	8	2.0	2.0