基于EEMD和ARCH的风电功率超短期预测

被引：6

作者：

李乐 ^{[1
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刘天琪 ^{[1
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陈振寰 ^{[2
]}

王福军 ^{[2
]}

关铁英 ^{[2
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何川 ^{[1
]}

吴星 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学电气信息学院

[2] 国网甘肃省电力公司

来源：

电测与仪表 | 2015年 / 52卷 / 18期

关键词：

超短期预测; EEMD; 游程检验法; ARCH;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

针对风电功率具有非平稳性和波动集群现象,提出一种基于集合经验模态分解和自回归条件异方差组合模型预测方法。该方法通过EEMD分解法将风电出力分解为一系列平稳的时序分量,再由游程判定法,将时序分量重组为波动分量、短期趋势分量和长期趋势分量,以集中分量特征信息降低预测难度;针对各分量的波动特征,建立相应的ARCH预测模型。算例结果表明,该种组合预测方法简单,具有较高的预测精度,能更好的反应风电功率的波动特性。

引用

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页数：6

共 11 条

[1] 基于EEMD-SVM方法的光伏电站短期出力预测 [J].