论文摘要
针对传统的回声状态网络序列对随机性大、波动性强的风功率预测精度不高的问题,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和改进萤火虫算法优化回声状态网络的风功率预测模型。利用改进互补集合经验模态分解将风功率数据分解成一系列的本征模态函数,用回声状态网络模型分别对分解后的本征模态函数进行预测,利用改进萤火虫算法寻找模型的最优权值,将输出结果加权合并为最终的风功率预测值。仿真结果表明,所提出的预测方法有较高的预测精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁家乐,陈国初,原阔
关键词: 互补集合经验模态分解,萤火虫算法,回声状态网络,风功率预测
来源: 系统仿真学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 上海电机学院电气学院
基金: 上海市科委科研项目(17DZ1201200)
分类号: TM614;TP18
DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-FZ0322
页码: 2509-2516
总页数: 8
文件大小: 742K
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标签：互补集合经验模态分解论文; 萤火虫算法论文; 回声状态网络论文; 风功率预测论文;