基于全局經(jīng)驗模態(tài)分解的風電與光伏出力預測組合模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近幾年,在世界范圍內(nèi)風力發(fā)電及光伏發(fā)電已進入非?？焖俚陌l(fā)展階段。風能、太陽能具有典型的間歇性、波動性等特點,因此當風能、太陽能接入電網(wǎng)時會對電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行及電能質(zhì)量等帶來嚴峻挑戰(zhàn)。準確預測風能、太陽能對優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度、電網(wǎng)規(guī)劃、提升新能源發(fā)電競爭力具有重要意義。風速和輻照量分別是影響風機出力和光伏出力最直接、最顯著的因素,因此準確的風速和輻照量預測具有重要的應用價值。
　　本文建立了基于全局經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)的組合預測模

2、型,對風速和輻照量進行預測。主要工作如下:
　　1)建立了基于EEMD的組合預測模型對風速進行超短期預測。原始風速序列經(jīng)EEMD分解為頻率和變化趨勢不同的信號,根據(jù)不同信號特點應用不同的預測模型得到預測結果,將各個預測結果相加即可得到原始風速序列的預測值。
　　2)建立了基于EEMD和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測模型,對輻照量進行逐時預測。首先構造相似日逐時時間序列,以提升智能算法的訓練效果;然后進行EEMD分解,對分解后的信號

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