dbN小波变换在超短期风功率预测中的应用研究

被引：12

作者：

钟宏宇 ^{[1
]}

高阳 ^{[2
]}

钟超 ^{[1
]}

田明辉 ^{[1
]}

武良 ^{[1
]}

机构：

[1] 沈阳工程学院研究生院

[2] 沈阳工程学院电力学院

来源：

沈阳工程学院学报(自然科学版) | 2015年 / 11卷 / 03期

关键词：

小波变换; 超短期; 滤波; 风功率预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

为了降低风速序列的非平稳性,研究了基于db N小波变换及单位置NWP的超短期风功率预测模型。采用小波多分辨率分析法对原始风速时间序列进行分解,滤除高频分量,滤出低频分量,低频分量能够对风功率预测起到决定作用。然后,利用线性校正数学模型对超短期风速时间序列进行预测,并采用巴特沃兹低通滤波器对校正后的风速进行滤波。实验结果证明,该方法可有效地提高超短期风功率的预测精度。

引用

页码：203 / 208

页数：6

共 7 条

[1]

Forecasting aggregated wind power production of multiple wind farms using hybrid wavelet-PSO-NNs [J].