[发明专利]基于变分模态分解和相关向量机的风功率区间短期预测方法有效
| 申请号： | 201510744636.1 | 申请日： | 2015-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN105391083B | 公开（公告）日： | 2018-05-25 |
| 发明（设计）人： | 孙永辉;范磊;卫志农;孙国强;臧海祥;陈通;王越;陈悦;梁智 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210098 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变分模态分解与相关向量机的风功率区间短期预测方法，该方法包含，首先对风功率序列进行变分模态分解，获得多个具有不同中心频率的分量；然后对各分量采用相关向量机算法分别建立区间预测模型；最后将各分量的预测结果进行叠加得到一定置信水平下总体的区间预测结果。采用本发明方法，模型的预测精度和区间覆盖率得到提高，区间宽度明显变窄，从而风功率区间的短期预测效果得到了显著改善。 | ||
| 搜索关键词： | 风功率 短期预测 分模 区间预测 向量机 分解 向量机算法 预测结果 置信水平 中心频率 变窄 叠加 覆盖率 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于变分模态分解和相关向量机的风功率区间短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用变分模态分解算法对原始的风功率序列进行分解，获得多个具有不同中心的分量；步骤2：按照以风功率待预测时刻前5个点的数据作为训练样本输入的原则对各分量数据进行处理，构造出训练样本与预测样本并归一化；步骤3：对相关向量机预测模型的参数采用网格搜索进行优化，得到最优化的核函数宽度和混合核系数权重，设定相关向量机预测模型的迭代初值；步骤4：求解核函数，得到各分量的预测值和方差；步骤5：将各分量的预测值进行叠加，得到一定置信度下的风功率的预测区间。
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