[发明专利]基于经验模态分解的可再生能源功率组合预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910562179.2 | 申请日： | 2019-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN110264012B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 李珂;李淑珍;孙芸馨;张承慧 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨晓冰 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于经验模态分解的可再生能源功率组合预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取多个时刻的可再生能源运行数据，形成可再生能源时间序列；采用经验模态分解方法将可再生能源时间序列分解为若干本征模态分量以及一个剩余分量；分别利用最小二乘支持向量机算法和径向基神经网络算法对得到的若干本征模态分量进行预测；采用诱导有序加权平均算子对最小二乘支持向量机算法和径向基神经网络算法得到的预测值进行组合重构，得到最终的预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 经验 分解 可再生能源 功率 组合 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于经验模态分解的可再生能源功率组合预测方法，其特征是，包括以下步骤：获取多个时刻的可再生能源运行数据，形成可再生能源时间序列；采用经验模态分解方法将可再生能源时间序列分解为若干本征模态分量以及一个剩余分量；分别利用最小二乘支持向量机算法和径向基神经网络算法对得到的若干本征模态分量进行预测；采用诱导有序加权平均算子对最小二乘支持向量机算法和径向基神经网络算法得到的预测值进行组合重构，得到最终的预测值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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