首页|基于CEEMD-SVM的风速混合预测模型研究

基于CEEMD-SVM的风速混合预测模型研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
由于风速有随机性、波动性特点,风力发电会有不确定性,这使风力资源难以直接利用.本文基于"分解-预测"的思路,提出一种基于完全集合经验模态分解和支持向量机(CEEMD-SVM)的风速预测模型.实验结果表明,该模型相比其他预测模型在风速预测方面表现出显著优势.其预测结果为合理的调度风力发电资源提供了数据基础.
Research on hybrid wind speed prediction model based on CEEMD-SVM

wind power generationwind speed predictioncomplementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)support vector machine(SVM)

田崇翼、王学睿、王瑞琪

展开 >

山东建筑大学信息与电气工程学院,山东 济南 250101

国网山东综合能源服务有限公司

风力发电 风速预测 完全集合经验模态分解 支持向量机

山东省科技项目

520613220003

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.06.006

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(7)
  • 1
  • 9