基于MEEMD-LSSVM的风电功率超短期预测研究

• 作者: 李思莹 魏乐
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 MEEMD 样本熵 LSSVM
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 4237字
• 语种: 中文

摘要

针对风能的波动性和间歇性,提出了一种基于改善集成经验模式分解(MEEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率超短期预测方法,首先利用MEEMD将功率序列根据频率高低分解为特征不同的本征模态分量(IMF),然后计算各IMF的样本熵,合并熵值相似的IMF分量.对合并之后的各IMF分量分别进行LSSVM子模型建模,最后将各分量建模结果叠加得到功率预测曲线.基于大连风电场现场数据的检验结果说明,该方法预测精度较高且运算时间合理,适用于工程上风电功率的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏乐	华北电力大学控制与计算机工程学院	25	201	8.0	13.0
2	李思莹	华北电力大学控制与计算机工程学院	2	1	1.0	1.0