排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一.但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利.文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型的波浪能组合预测.首先,基于海浪计算原理,计算混合浪的每小时平均波高与周期.其次,采用MEEMD对每小时平均波高与周期进行分解,得到一系列特征互异的本征模态函数(IMF)和余量,并将平均波高分解的结果与离散小波变换分解结果做对比.然后,将得到的分量分别建立ARIMA预测模型,通过叠加得到每小时平均波高与周期的预测值.最后,建立直驱式波浪能发电系统波高-功率转换模型,实例结果验证了该组合模型预测的有效性. 相似文献
3.
4.
利用SPSS软件对基建投资的主要影响因素进行了分析,并分别利用多元线性回归法、BP神经网络法、灰色系统理论法对基建投资进行了预测。为了获得更加准确的预测结果,采用了一种基于改进粒子群的组合算法,将3种方法的预测结果进行优化组合,得到最终的预测值。经过算例分析表明,该方法能够有效提高预测精度,得到较好的预测结果。 相似文献
5.
波浪能具有随机波动性,会对波浪能发电并网以及电力系统的安全稳定产生重要影响,准确预测波浪能可为电力调度控制带来极大便利。提出基于风-浪和灰色模型的波浪能发电系统功率预测方法,在波功率历史数据不足或缺省的情况下,能够依据风浪相关性及风速历史数据有效预测波浪功率。首先分析了风与波浪的相关性和时延特性,建立风-浪经验模型对波高进行短期预测,并利用灰色GM(1,1)模型对波浪短期预测结果进行残差修正。在此基础上,基于直驱式波浪能发电系统分析并建立了波高-功率转换模型。通过实例分析对波浪能发电功率的预测结果进行了验证。 相似文献
1