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基于EMD-ARMA的组合风光出力预测方法 利用emd经验模态分解将原始发电数据分解为多个本征模态函数,采用arma自回归移动平

行业研究 244.47KB 16 需要积分: 1
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资源介绍:

基于EMD-ARMA的组合风光出力预测方法 利用emd经验模态分解将原始发电数据分解为多个本征模态函数,采用arma自回归移动平均算法对分量进行分析,通过训练数据建立自回归移动平均模型,将预测分量叠加重构后得到最终风光功率预测结果。 附参考文献
基于 EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法
摘要随着可再生能源的快速发展风光发电技术逐渐成为可持续发展的重要组成部分准确预测风
光出力对于电力系统的稳定运行和经济调度至关重要本文提出了一种基于经验模态分解
Empirical Mode DecompositionEMD和自回归移动平均ARMA的组合方法用于风光出
力的预测
1. 引言
在现代电力系统中风光发电技术因其清洁可再生的特点受到了广泛关注然而可再生能源的特
点导致其出力波动性较大给电力系统的运行和经济调度带来一定的挑战因此准确预测风光出力
的技术研究成为了一个热点问题
2. 经验模态分解EMD原理
EMD 是一种信号处理方法可将一个信号分解为多个本征模态函数Intrinsic Mode Functions
IMFsEMD 的基本原理是将信号中的高频低频成分提取出来从而实现信号的分解
3. 自回归移动平均ARMA模型
ARMA 模型是一种经典的时间序列模型常用于分析和预测信号或数据序列的特征它的基本思想是
将当前时刻的信号值与过去若干时刻的信号值进行加权线性组合来预测未来时刻的信号值
4. 组合风光出力预测方法
本文采用 EMD 将原始发电数据分解为多个本征模态函数并借助 ARMA 模型对分量进行分析具体实
现过程如下
Step 1将原始发电数据用 EMD 分解成若干个 IMFs
Step 2对每个 IMF 应用 ARMA 模型建立自回归移动平均模型
Step 3根据训练数据训练 ARMA 模型得到各个 IMF 的预测模型
Step 4将各个 IMF 的预测结果叠加重构得到最终风光功率的预测结果
5. 实验结果与讨论
本文使用某地风光发电数据进行了实验并与传统的预测方法进行了比较实验结果表明基于
EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法相比其他方法具有更高的预测精度和准确性
6. 结论
本文基于 EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法通过结合 EMD ARMA 模型的优势实现了对风光
出力的准确预测实验结果表明该方法具有很高的预测精度和准确性对于电力系统的稳定运行和
经济调度具有重要意义
参考文献

资源文件列表:

基于的组合风光出力预测方法利用经验模态分解.zip 大约有13个文件
  1. 1.jpg 68.22KB
  2. 2.jpg 63.45KB
  3. 3.jpg 32.35KB
  4. 4.jpg 29.48KB
  5. 5.jpg 53.28KB
  6. 基于的组合风光出力预测方法.html 5.14KB
  7. 基于的组合风光出力预测方法一引言.txt 2.18KB
  8. 基于的组合风光出力预测方法一引言在科技日新月.txt 1.85KB
  9. 基于的组合风光出力预测方法利用经验.txt 276B
  10. 基于的组合风光出力预测方法摘要随着.txt 2.19KB
  11. 基于的组合风光出力预测方法摘要随着可再生能.doc 2.07KB
  12. 基于的组合风光出力预测方法随着可再生能源的快.txt 2.34KB
  13. 基于组合风光出力预测方法的技术分析文章一.txt 2.31KB
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