【摘 要】
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随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。文章建立了基于EEMD-HS-SVM短期风功率组合预测模型。采用EEMD分解技术对原始风功
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网江苏省电力公司经济技术研究院.江苏南京210008
【基金项目】
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国网江苏省电力公司经济技术研究院项目（JE201601）
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随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。文章建立了基于EEMD-HS-SVM短期风功率组合预测模型。采用EEMD分解技术对原始风功率序列做信息特征提取处理,将原始信号梯度化分解为一系列特征互异的本征模态函数,运用复杂统计理论体系下的样本熵作为特征,将特征相似的本征模态函数归类为尺度相异的新模态分量,根据新模态分量的局部特征与变化趋势,建立与之相对应的SVM预测模型。提出采用和声搜索算法优化SVM模型参数,有效改善了SVM算法存在的结构参数难以确定、训练效率低的不足。算例分析表明,EEMD-HS-SVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率。
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