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基于EMD的LS-SVM短期风电功率预测研究
文献摘要：
风电的随机波动在并网后可能影响电网安全,为保证电网安全,需对风机的输出功率做出准确预测并及时采取措施.本文设计一种基于经验模态分解的最小二乘支持向量机短期风电功率预测算法.采用经验模态分解法对某台风机的实际功率数据进行处理、分解,得到稳定功率分量;并采用基于最小二乘支持向量机的功率预测算法对每一分量数据进行预测处理;最后将分量功率预测值按一定规律叠加、重组,得到优化风电功率预测值.测试结果表明,该算法与其他算法比较,预测误差更小,预测精度更高.
文献关键词：
经验模态分解;最小二乘支持向量机;风电功率预测
中图分类号：
作者姓名：
黄峰;王睿;陈晓雷;游红
作者机构：
湖南工程学院 电气信息与工程学院,湘潭 411104;哈电风能有限公司,湘潭 411101
文献出处：
引用格式：
[1]黄峰;王睿;陈晓雷;游红-.基于EMD的LS-SVM短期风电功率预测研究)[J].湖南工程学院学报（自然科学版）,2022(04):1-5
A类：
B类：
EMD,LS,短期风电功率预测,预测研究,随机波,并网,电网安全,风机,输出功率,准确预测,采取措施,基于经验,最小二乘支持向量机,预测算法,经验模态分解法,台风,实际功率,每一分,算法比较,预测误差
AB值：
0.227273
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