關鍵詞：短期風電功率預測 卡爾曼算法 深度置信網絡 誤差修正算法 

摘要：提出一種基于深度置信網絡(DBN)和卡爾曼算法(Kalman),結合誤差修正算法(EC)的短期風電功率組合預測模型。運用經驗模態算法(EMD)將原始風速序列分解,提取其主要特征,降低風速序列突變性;然后利用DBN法,通過構造兩種不同的輸入輸出矩陣,得到pro_1和pro_2兩種預測功率、bias_1和bias_2兩種預測誤差;接著將pro_1作為測量值、bias_1作為測量誤差,將pro_2作為觀測值、bias_2作為過程誤差引入Kalman模型,得到預測結果pro和預測誤差bias;最后利用EC算法對pro和bias進行修正。仿真結果表明,DBN-Kalman-EC模型能有效中和bias_1和bias_2兩種誤差,降低了預測誤差,修正預測值,有效地提高了短期風電功率預測的精度。

湖南工業大學學報雜志要求:

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