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基于Lorenz扰动的EMD-BP风速预测研究( Wind speed prediction research with EMD-BP based on Lorenz disturbance )
Y Zhang G Pan C Zhang Y Zhao
风力发电作为一种新型的能源发电技术，应用广泛，发展迅速，已成为可再生能源的主力军。然而，风速序列有其自身的间歇性和不确定性，给电网的安全稳定带来了很大的挑战，提高风速预测精度是解决这一问题的有效途径之一。为此，本文首先利用经验模式分解(EMD)对非线性风速序列进行处理，并结合BP神经网络强大的自适应和自学习能力，提出了基于Lorenz扰动的EMD-BP神经网络风速预测模型。最后，利用实际风速数据进行了模拟实验，探讨了Lorenz方程影响下的风速初步预报序列在瞬态混沌和混沌状态下的改进效果。结果表明，改进后的模型减弱了风速序列的随机波动，有效地修正了风速序列的初始预测值，使短期风速预测精度有了较大提高。这项研究工作将有助于电力系统调度部门及时调整调度计划，合理制定风电场控制策略，降低风电并网带来的影响，提高风电渗透率，进而推动全球能源电力市场创新。
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