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基于經驗模態分解和小波包分解的組合風電功率預測模型分析
關鍵詞：風電功率預測 經驗模態分解 小波包分解 縱橫交叉 神經網絡
摘要：為了提高風電場輸出功率的預測精度,提出一種基于經驗模態分解（empiricalmode decomposition,EMD）與小波包分解（wavelet packet decomposition,WPD）的組合分解方法,與縱橫交叉算法（crisscross optimization,CSO）優化后的Elman神經網絡組成組合風電功率預測模型。該模型首先利用EMD將風電功率序列進行分解,然后利用樣本熵計算EMD分解后序列的復雜度。對于高復雜度序列,利用WPD對序列進行二次分解,建立EMD-WPD-CSO-Elman預測模型;對于復雜度適中的序列,采用CSO優化Elman神經網絡參數,建立EMD-CSO-Elman預測模型;對于低復雜度序列,直接建立EMD-Elman預測模型。最后疊加各個序列的預測結果,得到最終的風電預測功率。以某風電場實際采集數據為例,預測提前24 h的風電功率,并與EMD-WPD-CSO-BP、EMD-Elman及WPD-Elman預測模型比較,結果表明,本文提出的風電功率預測組合模型具有更好的精度。
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