基于 EMD 分解的风力机功率特性分析与预测建模
文孝**， 许洋 - 太阳能学报, 2021 - epjournal.csee.org.cn
以实际风力机功率数据为基础, 通过经验模态分解(EMD) 将风力机功率时间序列分解为多个特征
模态函数. 利用分形理论对风力机功率时间序列各分量的局部时频特性进行研究判断 …
模态函数. 利用分形理论对风力机功率时间序列各分量的局部时频特性进行研究判断 …
基于 GM (2, 1) 和辨识算法的风电功率短期预测研究
王子赟， 纪志成 - 系统仿真学报, 2015 - china-simulation.com
提出一种基于灰色理论和辨识模型的风电功率短期预测的方法. 采用GM (Grey Model)(2, 1)
灰色方法建立具有迭代性质的GM (2, 1) 风速预测模型. 将有限输入响应滑动**均非线性辨识 …
灰色方法建立具有迭代性质的GM (2, 1) 风速预测模型. 将有限输入响应滑动**均非线性辨识 …
基于改进粒子群优化神经网络算法的波浪捕获功率预测
黄宝洲， 杨俊华， 卢思灵， 陈海峰， 谢东燊 - 太阳能学报, 2021 - epjournal.csee.org.cn
传统BP 神经网络算法应用于波浪发电系统捕获功率预测, 易陷入局部最优和泛化能力不足,
为此提出一种改进的粒子群优化神经网络算法, 动态调整学**因子并添加变异算子 …
为此提出一种改进的粒子群优化神经网络算法, 动态调整学**因子并添加变异算子 …
GM (2, 1) model and identification algorithm based wind power generation short-term prediction
Z Wang, Z Ji - Journal of System Simulation, 2020 - dc-china-simulation …
A method based on the gray theory and identification model was proposed to predict the
short-term wind power generation. GM (2, 1) model was applied for establishing a wind …
short-term wind power generation. GM (2, 1) model was applied for establishing a wind …
基于小波变换的改进混合蛙跳-差分进化-神经网络预测模型的短期风速预测
付晓敏 - 分布式能源, 2021 - epjournal.csee.org.cn
针对目前对风速序列短期预测中不同组合算法预测精度较差, 适应性不**等问题,
提出一种基于小波变换的组合预测模型算法, 将风速序列经小波变换降低波动性与无序性 …
提出一种基于小波变换的组合预测模型算法, 将风速序列经小波变换降低波动性与无序性 …
Multi-step-ahead Time Series Prediction based on LSSVR using UKF with Sliding-Windows
LIU **aoyong, F Hua**g… - Journal of **nyang …, 2019 - journal.xynu.edu.cn
Accurate multi-step-ahead prediction over long future horizons posts great challenges for
the application of time series prediction. A novel online multi-step-ahead prediction method …
the application of time series prediction. A novel online multi-step-ahead prediction method …
[PDF][PDF] 基于随机过程自相关性的风速预测模型分析
史可琴， 王方雨， 梁琛， 刘文颖 - 电网技术, 2017 - softdown.elecfans.net
提出一种基于随机过程自相关性的风速预测模型, 在传统概率模型分析的基础上引入了随机过程
的概念, 将每个时刻的风速均看作是一个随机变量, 利用随机过程多维分布函数的统计特性描述 …
的概念, 将每个时刻的风速均看作是一个随机变量, 利用随机过程多维分布函数的统计特性描述 …
[PDF][PDF] 考虑游程检测法重构的 EMD-Elman 风电功率短时组合预测
徐青山， 郑维高， 卞海红， 张乐， 黄煜 - 太阳能学报, 2015 - researchgate.net
考虑到直接对经验模式分解(EMD) 所得多个分量分别建模预测会引入多重随机误差和产生较大
预测工作量, 提出一种基于游程检测法重构原则的EMD-Elman 神经网络组合的风电短时功率 …
预测工作量, 提出一种基于游程检测法重构原则的EMD-Elman 神经网络组合的风电短时功率 …
[CITATION][C] 基于提升小波-BP 神经网络的光伏阵列短期功率预测
丁坤， 丁汉祥， 王越， 高列， 刘振飞 - 可再生能源, 2017
[CITATION][C] 基于总体经验模态分解和 CoDE-BP 短期风速预测
胡亚兰， 陈亮， 余相， 王丹 - 计算机技术与发展, 2019