基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
风电已在电力系统中得到了有效利用,因此,弃风电量的准确预测对于电网的安全、经济运行至关重要.文章提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和t分布自适应变异布谷鸟算法(ACS)优化改进极限学习机(SELM)的弃风电量组合预测方法(EEMD-ACS-SELM).该方法先采用集合经验模态分解,将原始弃风电量序列分解为一系列不同频率的分量,基于模糊熵理论计算各分量的熵值,并将熵值相似序列重构为新的子序列.然后,将新序列分别建立改进极限学习机预测模型,利用ACS优化算法对SELM算法的输入权值和阈值进行优化.最后,将各序列预测值叠加求和得到原始弃风电量序列的预测值.以新疆某风电场实际运行数据进行算例分析,结果表明,文章所提方法对弃风电量的预测具有较高的精度.
推荐文章
基于EEMD-IGSA-LSSVM的超短期风电功率预测?
集合经验模态分解
风功率预测
最小二乘向量机
改进引力搜索算法
指数径向基核函数
基于ABC-LSSVM的弃风电量预测
弃风电量
人工蜂群
最小二乘支持向量机
预测
基于电能替代背景下的新疆用电量预测研究
电能替代
用电量预测
最优组合预测模型
基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型
短期风功率预测
集合经验模态分解
样本熵
和声搜索
支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于EEMD-ACS-SELM的弃风电量组合预测模型
来源期刊 可再生能源 学科 工学
关键词 弃风电量 集合经验模态分解 改进布谷鸟算法 改进极限学习机 弃风消纳
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 758-764
页数 7页 分类号 TK81
字数 4549字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张浩 新疆大学电气工程学院 9 17 2.0 4.0
2 谢丽蓉 新疆大学电气工程学院 82 395 11.0 18.0
3 崔传世 新疆大学电气工程学院 3 0 0.0 0.0
4 梁武星 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (135)
共引文献  (91)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1983(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2009(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2013(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2014(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2015(19)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(18)
2016(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2017(12)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(9)
2018(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2019(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
弃风电量
集合经验模态分解
改进布谷鸟算法
改进极限学习机
弃风消纳
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
可再生能源
月刊
1671-5292
21-1469/TK
大16开
辽宁省营口市西市区银泉街65号
8-61
1983
chi
出版文献量(篇)
4935
总下载数(次)
14
总被引数(次)
41118
论文1v1指导