基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测

• 作者: 夏书悦 董心怡
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 经验模态分解 支持向量机 风电功率 组合预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 字数: 3505字
• 语种: 中文

摘要

针对风电场日前风电出力预测问题,应用一种基于经验模态分解法优化支持向量机的算法的短期风电功率组合预测方法.首先采用经验模态分解法将历史风电功率数据分解为一系列相对平稳的分量序列,以减少不同特征信息间的相互影响,然后采用优化的支持向量机法对所分解的各分量序列分别建立预测模型,针对各分量自身特点选用不同的核函数和参数以取得单个分量的最佳预测精度,最后把各个分量的预测结果叠加,形成风电功率的最终预测值.算例表明,与其他单一预测方法相比,本文使用的组合算法预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏书悦	南京工程学院电力工程学院	1	0	0.0	0.0
2	董心怡	南京工程学院电力工程学院	3	1	1.0	1.0