田波
- 作品数：3 被引量：56H指数：3
- 供职机构：沈阳农业大学信息与电气工程学院更多>>
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- 基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型被引量：38
- 2017年
- 针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)-ARMA的风电功率超短期组合预测模型。将EEMD分解中添加的白噪声信号改为添加绝对值相等的正负两组白噪声信号,并将MEEMD分解过程中的EMD步骤使用端点延拓和分段三次埃尔米特插值进行改进,形成一种改进的EEMD分解算法(即MEEMD)。利用MEEMD-SE将风力发电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;针对每一个不同的子序列建立适当的ARMA预测模型;将各预测分量进行叠加重构,得到最终的风电功率预测值。通过算例分析及与其他几种预测模型预测结果的对比,证明MEEMD-SE-ARMA组合预测模型可以有效地提高风力发电功率超短期预测的精度。
- 田波朴在林郭丹王慧
- 关键词：风电预测时间序列
- 基于时间序列建模在风力发电功率短期预测中的研究被引量：10
- 2016年
- 为降低风力发电厂并网后对电网稳定性和波动性的影响,风力发电功率的特性分析和预测显得十分重要。论文针对影响风力发电功率的气象因素,引用主成分分析和逐步回归分析2种方法,明确了风速和最低温度与发电功率的因果关系。在进行发电功率预测中以风速作为主因变量的条件,应用指数平滑模型、ARIMA模型、组合预测3种方法分别对风力发电功率进行了预测。组合预测是将前两种预测方法的优点进行组合,使预测结果的精确度得到进一步的提高。
- 田波朴在林王慧
- 关键词：主成分分析ARIMA组合预测
- 基于ARMA-GARCH模型的超短期风功率预测研究被引量：9
- 2016年
- 风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA模型具有ARCH效应,并建立适合的ARMA-GARCH模型。结论通过对比ARMA模型,ARMA-ARCH模型和ARMA-GARCH模型的风功率预测精度可知,在解决数据的残差序列异方差函数具有长期相关性时,ARMA-GARCH模型能够有效的提高预测精度。
- 田波朴在林郭丹王慧
- 关键词：时间序列风电功率ARMA模型ARCH模型GARCH模型
