LMD和GEP在短期风电功率预测中的应用
提出将局域均值分解和基因表达式程序设计算法应用于短期风电功率预测.预测算法的实施过程是利用局域均值分解对非平稳的风电功率样本数据进行平稳化处理,将样本数据分解成一系列平稳的功率分量.然后,将各功率分量中不同日同一时刻的数据作为样本文利用基因表达式程序设计算法进行演化建模,得到被预测日相应时刻的风功率预测模型,重构各功率分量对应的被预测日同一时刻的预测模型即可得到相应时刻的综合预测模型.进行了大量虚拟预测测试,测试结果表明,与基于EMD方法的预测结果相比,基于局域均值分解和基因表达式程序设计的短期风电功率预测方法具有更高的预测精度.
风力发电 输出功率 预测算法 精度控制
范新桥 王述仲 范宁宁 张文朝
南京南瑞集团公司,北京市 100192
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2013-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）