[发明专利]一种考虑游程检测法重构的风电功率短时组合预测方法在审
| 申请号： | 201510817091.2 | 申请日： | 2015-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN105373856A | 公开（公告）日： | 2016-03-02 |
| 发明（设计）人： | 黄峰;王文帝;徐晓轶;陈国华;胥鸣;徐青山;贲树俊;叶颖杰;曹锦晖;白阳;袁健华;张敏;袁松;钱霜秋 | 申请（专利权）人： | 江苏省电力公司南通供电公司;国家电网公司;东南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 顾伯兴 |
| 地址： | 226006 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及的一种考虑游程检测法重构的风电功率短时组合预测方法，包括采用经验模态分解对风电场多组出力时间序列样本数据进行分解，得到多个本征模态函数IMF和趋势项Res；依据游程判别法对分解所得IMF和剩余分量进行波动程度分类，将具有相似波动频率的EMD分解项进行重构；对重构的分量进行数据归一化处理后作为神经网络的训练和测试数据，建立EMD-Elman预测模型直接多步法进行72h日前功率预测。本发明建立了较为准确的EMD-Elman神经网络短时多步组合预测模型，减少了预测分量建模数，提高预测精度和预测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 考虑 游程 检测 法重构 电功率 组合 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种考虑游程检测法重构的风电功率短时组合预测方法，其特征在于：包括：1)采用经验模态分解对风电场多组出力时间序列样本数据进行分解，得到多个本征模态函数IMF和趋势项Res；2)依据游程判别法对分解所得IMF和剩余分量进行波动程度分类，将具有相似波动频率的EMD分解项进行重构；3)对重构的分量进行数据归一化处理后作为神经网络的训练和测试数据，建立EMD‑Elman预测模型直接多步法进行72h日前功率预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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