基于DBN-Kalman-EC算法的短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 卡爾曼算法 深度置信網(wǎng)絡(luò) 誤差修正算法
摘要：提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)和卡爾曼算法(Kalman),結(jié)合誤差修正算法(EC)的短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)算法(EMD)將原始風(fēng)速序列分解,提取其主要特征,降低風(fēng)速序列突變性;然后利用DBN法,通過構(gòu)造兩種不同的輸入輸出矩陣,得到pro_1和pro_2兩種預(yù)測(cè)功率、bias_1和bias_2兩種預(yù)測(cè)誤差;接著將pro_1作為測(cè)量值、bias_1作為測(cè)量誤差,將pro_2作為觀測(cè)值、bias_2作為過程誤差引入Kalman模型,得到預(yù)測(cè)結(jié)果pro和預(yù)測(cè)誤差bias;最后利用EC算法對(duì)pro和bias進(jìn)行修正。仿真結(jié)果表明,DBN-Kalman-EC模型能有效中和bias_1和bias_2兩種誤差,降低了預(yù)測(cè)誤差,修正預(yù)測(cè)值,有效地提高了短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度。
湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)雜志要求:
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