电力工业论文_基于VMD分解与MIC特征分析的风电 -电力系统保护与控制杂志社投稿

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电力工业论文_基于VMD分解与MIC特征分析的风电

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文章摘要:风力出电预测结果的准确性直接影响电力系统的调度安全,故提出一种基于变分模态分解（VMD）和最大信息系数（MIC）的风电功率组合预测方法。针对风力发电功率时间序列的随机性和波动性,利用VMD将原始风电功率序列分解为具有不同波动特性的模态分量;然后考虑气象信息与风电机组运行条件,采用MIC在考虑时间尺度后对各分量进行特征选择;基于诱导有序加权平均（IOWA）算子建立组合模型分项进行预测,最后将各模态分量的预测结果叠加获得最终预测值。基于风电场实测数据进行实验,结果表明所提组合预测模型能有效提高预测精度。

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