| 基于MEEMD-KELM的短期风电功率预测 |
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| 引用本文： | 赵睿智,丁云飞. 基于MEEMD-KELM的短期风电功率预测[J]. 电测与仪表, 2020, 57(21): 92-98 |
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| 作者姓名： | 赵睿智 丁云飞 |
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| 作者单位： | 上海电机学院 电气学院,上海电机学院 电气学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(11302123)；上海市浦江人才计划（15PJ1402500） |
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| 摘 要： | 风电功率时序信号是间歇性、波动性的非平稳信号,信号的平稳化处理是风电功率预测的关键。针对EEMD在分解风功率时序信号时存在模态混淆、伪分量和较大的重构误差等问题,将MEEMD用于风功率信号分解并与KELM模型相结合,提出了基于MEEMD-KELM的风电功率短期预测方法。该方法采用CEEMD将原始信号按频率高低依次分解,检测分量的排列熵值,通过熵值判断异常分量信号并将其从原始信号中剔除,再对分离后的信号进行EMD分解,得到的若干个IMF分量分别通过KELM模型进行组合预测。以上海某风场为例进行仿真实验,并与传统方法进行对比,结果表明该方法预测精度更优且更具稳定性。
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| 关 键 词： | MEEMD KELM 风电功率预测 排列熵 模态混淆 |
| 收稿时间： | 2019-05-28 |
| 修稿时间： | 2019-05-28 |
Short-term prediction of wind power based on MEEMD-KELM |
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| Zhao Ruizhi and Ding Yunfei. Short-term prediction of wind power based on MEEMD-KELM[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2020, 57(21): 92-98 |
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| Authors: | Zhao Ruizhi and Ding Yunfei |
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| Affiliation: | School of Electrical Engineering,Shanghai Dianji University,School of Electrical Engineering,Shanghai Dianji University |
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| Keywords: | MEEMD, KELM, prediction of wind power, permutation entropy, mode mixing |
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