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大坝变形的去噪傅里叶模型预测
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作者 杨庆 任超 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期158-163,共6页
针对大坝变形预测中非平稳性且含噪声的数据处理问题,该文提出一种基于剔除含噪声信号的大坝变形傅里叶(Fourier)预测新算法。首先利用经验模态分解(EMD)法将变形时间序列分解成具有不同尺度特征的固有模态函数(IMF)分量,并计算出各分... 针对大坝变形预测中非平稳性且含噪声的数据处理问题,该文提出一种基于剔除含噪声信号的大坝变形傅里叶(Fourier)预测新算法。首先利用经验模态分解(EMD)法将变形时间序列分解成具有不同尺度特征的固有模态函数(IMF)分量,并计算出各分量与原始信号的相关系数;然后根据相关系数剔除含噪声的IMF分量,并采用游程判定法对剩余的波动程度相似或相同的分量进行信号重构;最后利用傅里叶函数对重构后的分量进行曲线拟合,并据此构建大坝变形预测模型,对出现的模型系数采用最小二乘算法求解。经算例验证,并与GM(1,1)、BP神经网络和傅里叶模型对比分析,结果表明该文算法预测精度较高,可用于大坝的变形预测。 展开更多
关键词 大坝变形 经验模态分解 傅里叶函数 最小二乘算法 傅里叶预测新算法
基于小波和EMD的电阻探针监测信号自适应去噪 预览
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作者 张慧杰 付冬梅 《装备环境工程》 CAS 2018年第7期44-49,共6页
目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised,WTD)相结合的自适应去噪算法(EMD-WTD)。方法先将信号进行EM... 目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised,WTD)相结合的自适应去噪算法(EMD-WTD)。方法先将信号进行EMD分解,利用最大信息系数(MaxInformationCoefficient,MIC)判断噪声主导和有效信号主导信号分量的分界点,然后将噪声主导的信号分量进行自适应小波阈值去噪。最后以人工模拟信号和电阻探针监测信号进行验证。结果EMD-WTD算法能有效去除噪声,信噪比可提升10dB以上。结论与多个去噪算法相比,EMD-WTD算法能够更好地保留信号中周期性窄带尖峰信息,为后续准确建立电阻探针监测信号与环境之间的数学模型奠定了基础。 展开更多
关键词 电阻探针 碳钢腐蚀 经验模态分解 小波阈值去噪 最大信息系数
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基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断 预览 被引量:11
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作者 陈俊洵 程龙生 +1 位作者 胡绍林 余慧 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期151-156,共6页
为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法.首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集.... 为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法.首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集.然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数.最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断.利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型. 展开更多
关键词 滚动轴承 经验模态分解 改进马田系统 故障诊断 粗糙集
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死亡率分解模型及其在长寿分级基金构建中的应用 被引量:5
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作者 张宁 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2015年第2期62-70,共9页
论文提出了一种有别于传统死亡率模型的新的长寿风险度量模型,叫做死亡率分解模型。基于该模型,论文对美国的死亡率数据进行了分析和对比,同时对中国的死亡率进行了两个角度的分析,并给出了相对更有说眼力的结果。同时,论文借助模... 论文提出了一种有别于传统死亡率模型的新的长寿风险度量模型,叫做死亡率分解模型。基于该模型,论文对美国的死亡率数据进行了分析和对比,同时对中国的死亡率进行了两个角度的分析,并给出了相对更有说眼力的结果。同时,论文借助模型的分解结果,提出构建多层次的长寿风险基金,用以应对中国社会日益严重的养老问题。 展开更多
关键词 长寿风险 短数据分析 经验模型分解 分级基金
EMD—SVM组合模型在带钢张力预测中的应用 预览 被引量:1
5
作者 郝琼 刘毅敏 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期1279-1281,1284共4页
根据带钢张力时间序列非平稳、非线性特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)组合模型的预测方法;首先,应用EMD方法将原始张力序列分解成若干不同频率的平稳分量;其次,根据各分量特征,选用合适的核函数和最佳... 根据带钢张力时间序列非平稳、非线性特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)组合模型的预测方法;首先,应用EMD方法将原始张力序列分解成若干不同频率的平稳分量;其次,根据各分量特征,选用合适的核函数和最佳参数建立不同的SVM回归分析模型,对各分量测试集进行SVM预测;最后将各分量预测序列组合成原始序列的预测值;将EMD—SVM模型用于带钢张力预测,并与ARMA和SVM模型预测结果比较;EMD-SVM模型预测相关度可高达99.93%,而ARMA和SVM模型预测的相关度分别只有88.82%和79.31%,仿真结果表明EMD—SVM模型有较高的预测精度。 展开更多
关键词 带钢张力 经验模态分解 支持向量机 回归分析 预测
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HHT算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用 预览 被引量:2
6
作者 刘斌 杨培宏 《电工电气》 2013年第6期37-39,共3页
针对电力系统低频振荡信号的非线性、非平稳特征,提出了一种新的处理方法——希尔伯特一黄变换(HHT)。该方法能够克服传统分析难以处理非平稳信号的缺点;利用其中的经验模态分解(EMD)对信号模态分量的有效分离,对分量进行Hilber... 针对电力系统低频振荡信号的非线性、非平稳特征,提出了一种新的处理方法——希尔伯特一黄变换(HHT)。该方法能够克服传统分析难以处理非平稳信号的缺点;利用其中的经验模态分解(EMD)对信号模态分量的有效分离,对分量进行Hilbert变换,得到相应的参量。通过计算实现对振荡信号的模态参数的辨识与提取,因此该方法能够应用到阻尼控制器的设计中。仿真结果表明该控制器能有效地抑制电力系统低频振荡,提高了系统的安全稳定性。 展开更多
关键词 低频振荡 经验模态分解 HILBERT变换 模态参数 阻尼控制器
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基于改进HHT方法提取水轮机动态特征信息研究 被引量:5
7
作者 薛延刚 罗兴錡 +1 位作者 王瀚 郭鹏程 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期214-221,共8页
水轮机轴系信号是一种典型的时变非平稳信号,常规的Hilbert-Huang变换方法虽能良好地分析这类信号,但原始信号经EMD分解后,在低频区易产生虚假的IMF分量,直接影响特征信息的提取,导致误判。本文提出基于能量相关波动的改进HHT方法及其... 水轮机轴系信号是一种典型的时变非平稳信号,常规的Hilbert-Huang变换方法虽能良好地分析这类信号,但原始信号经EMD分解后,在低频区易产生虚假的IMF分量,直接影响特征信息的提取,导致误判。本文提出基于能量相关波动的改进HHT方法及其判别条件。通过仿真信号对该方法进行了有效性验证,并以原型水轮机非最优工况下动态信号为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,该方法便捷有效、并具有良好的虚假分量识别能力,提取真实的水轮机特征参量,更加适合分析复杂而特殊的水轮机动态特征信息。 展开更多
关键词 水轮机 动态特征信息 经验模态分解 虚假分量 改进Hilbert-Huang变换
局部经验模态分解算法 预览 被引量:3
8
作者 林婉如 熊盛武 谢啸虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期 123-126,共4页
对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分... 对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD)方法 固有模态函数(IMF) 异常事件 频率混叠
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改进希尔伯特–黄变换方法提取水轮机动态特征信息 被引量:15
9
作者 李辉 王瀚 +2 位作者 白亮 罗兴锜 郭鹏程 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期78-84,共7页
常规的希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法能较好地分析水轮机轴系信号,但经经验模态(empirical mode decomposition,EMD)分解后,在原始信号的低频区易产生虚假的内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量... 常规的希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法能较好地分析水轮机轴系信号,但经经验模态(empirical mode decomposition,EMD)分解后,在原始信号的低频区易产生虚假的内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,干扰特征信息的提取,引发误判。该文提出基于能量波动的改进HHT方法及其判别条件。该方法利用分量信号能量递减原则并设定判别阈值来跟踪筛选虚假分量。通过仿真信号对该方法进行了有效性验证,并以原型水轮机非最优工况下动态信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法具有良好的虚假分量识别能力,提取真实的水轮机特征参量,更加适合分析复杂而特殊的水轮机动态特征信息。 展开更多
关键词 水轮机 动态特征信息 经验模态分解 虚假分量改进希尔伯特–黄变换
单频载波相位的周跳探测与修复算法研究 预览 被引量:12
10
作者 滕云龙 师奕兵 郑植 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期 1700-1705,共6页
为了获得高精度的导航定位结果,必须对载波相位中的周跳进行快速准确地探测与修复。分析了周跳产生的原因及特点,将周跳看作载波相位测量数据的奇异点,在此基础上提出了一种新的载波相位周跳探测与修复方法。首先对载波相位测量数据进行... 为了获得高精度的导航定位结果,必须对载波相位中的周跳进行快速准确地探测与修复。分析了周跳产生的原因及特点,将周跳看作载波相位测量数据的奇异点,在此基础上提出了一种新的载波相位周跳探测与修复方法。首先对载波相位测量数据进行4次差分预处理;然后对差分序列进行小波变换,通过小波系数的模量极大值点的位置准确探测出周跳发生的历元;最后对周跳发生前的相位数据建立基于经验模式分解与径向基神经网络的组合预测模型,通过对比预测值与实际测量值的大小来修复周跳。应用实际数据对算法进行验证,结果表明:新方法适用于单频载波相位数据,可以对1周以上的周跳进行准确探测与修复。 展开更多
关键词 单频载波相位 周跳 探测与修复 小波变换 经验模式分解 径向基神经网络
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基于距离评估的气液二相流流型识别方法 预览 被引量:2
11
作者 孙斌 李超 王虹 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期 19-22,共4页
为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机(SVM)的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域特征参数... 为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机(SVM)的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域特征参数组成融合特征,然后采用距离评估方法对融合特征进行评估,根据距离评估因子的大小挑选出敏感特征作为SVM的输入,进而实现对流型的自动识别。水平管内空气-水二相流流型识别结果表明:该方法能够准确获取流型的敏感特征,减小运算规模,提高识别准确率。 展开更多
关键词 特征选择 经验模式分解 小波包 距离评估 流型识别
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基于小波预处理的HHT方法在水轮机振动诊断中的应用 预览 被引量:2
12
作者 薛延刚 罗兴锜 +1 位作者 王瀚 高云涛 《大电机技术》 北大核心 2010年第4期 45-49,共5页
提出了基于小波去噪、降采样和HHT变换的方法。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响。其次,为获得正确的IMF分量和Hilbert谱,采用降采样方法对信号进行重采样,继而得到适当的采样率。最后,进行EMD分解提取具有... 提出了基于小波去噪、降采样和HHT变换的方法。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响。其次,为获得正确的IMF分量和Hilbert谱,采用降采样方法对信号进行重采样,继而得到适当的采样率。最后,进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机振动模式分量信号,再对各分量信号进行Hilbert谱分析,从而识别信号的异常频率和发生时间。并将该方法应用于某电站1号机组振动信号分析,结果表明,基于小波预处理的水轮机振动信号Hilbert-Huang变换方法能对机组性能做出良好评价,值得推广应用。 展开更多
关键词 水轮机 振动 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 小波预处理 降采样
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基于经验模式分解和独立分量分析的单导少次EP信号提取 预览 被引量:2
13
作者 毕晓辉 邱天爽 +1 位作者 朱勇 赵燕斌 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期 817-821,共5页
EP信号的单导少次提取一直是生物医学信号处理领域倍受关注的问题。本研究利用经验模式分解(EMD),把单导脑电信号(EP+EEG)分解成多个基本模式分量(IMF)之和,进而选取合适的基本模式分量或者它们的组合,构成1导或多导参考信号,再... EP信号的单导少次提取一直是生物医学信号处理领域倍受关注的问题。本研究利用经验模式分解(EMD),把单导脑电信号(EP+EEG)分解成多个基本模式分量(IMF)之和,进而选取合适的基本模式分量或者它们的组合,构成1导或多导参考信号,再利用独立分量分析(ICA)成功提取出了期望的EP信号,从而克服了ICA需要多导观测信号的要求。仿真实验证明了本方法的有效性。 展开更多
关键词 经验模式分解 独立分量分析 EP信号
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非平稳地震地面运动局部谱密度正交化HHT估计 预览 被引量:8
14
作者 胡灿阳 陈清军 《同济大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期 1164-1169,共6页
基于采用能反映时频非平稳特性的时变谱密度(局部谱密度)来描述地震地面运动的必要性,给出了利用正交HHT(Hilbert-Huang Transform)估计地震地面运动局部谱密度的方法.具体算例表明:与多重过滤和短时傅立叶变换相对比,利用正交... 基于采用能反映时频非平稳特性的时变谱密度(局部谱密度)来描述地震地面运动的必要性,给出了利用正交HHT(Hilbert-Huang Transform)估计地震地面运动局部谱密度的方法.具体算例表明:与多重过滤和短时傅立叶变换相对比,利用正交HHT法来估计局部谱密度,速度更快,精度更高;与传统HHT方法相比,正交HHT法避免了能量泄露,有更普遍的适用性.因此,它是一种高效的局部谱密度估计方法.同时,用得到的局部谱密度对三条地震波的能量进行研究,总结了地震波样本能量的分布和变化情况. 展开更多
关键词 经验模态分解 正交Hilbert—Huang变换 非平稳过程 局部谱密度估计
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河北省粮食产量趋势性的影响因素定量研究 预览
15
作者 李新旺 许皞 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2019年第2期221-226,共6页
[目的]对河北省粮食产量趋势性影响因素进行定量研究,为保障国家粮食安全提供科学支撑。[方法]运用EMD方法提取河北省1978—2015年粮食产量趋势量,利用C-D生产函数与全要素生产率(TFP)对该省的粮食产量影响因素进行定量化研究。[结果]... [目的]对河北省粮食产量趋势性影响因素进行定量研究,为保障国家粮食安全提供科学支撑。[方法]运用EMD方法提取河北省1978—2015年粮食产量趋势量,利用C-D生产函数与全要素生产率(TFP)对该省的粮食产量影响因素进行定量化研究。[结果]河北省粮食总产发展趋势呈现明显的阶段性:快速增长,缓慢发展,停滞不前甚至下降3个阶段;各投入要素对河北省粮食总产趋势增长的贡献率依次为:粮食作物播种面积(51.99%)>有效灌溉面积(38.68%)>科技进步(12.73%)>农林牧渔业劳动力(-2.86%)>支持农业生产和事业支出(-0.55%)。[结论]粮食作物播种面积、有效灌溉面积和科技进步是促进河北省粮食总产增长的3个主要因素。 展开更多
关键词 粮食产量 趋势性 经验模态分解(EMD) 全要素生产率(TFP) 河北省
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基于CEEMDAN-PSR-KELM的大坝变形预测 预览 被引量:1
16
作者 周兰庭 徐长华 +1 位作者 袁志美 卢韬 《人民黄河》 CAS 北大核心 2019年第6期138-141,145共5页
为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形监测序列的非线性、非平稳性等特点,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-相空间重构(PSR)-核极限学习机(KELM)的大坝变形预测模型。首先利用CEEMDAN算法将大坝变形监测序... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形监测序列的非线性、非平稳性等特点,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-相空间重构(PSR)-核极限学习机(KELM)的大坝变形预测模型。首先利用CEEMDAN算法将大坝变形监测序列分解成为若干不同频率的子序列,然后对各序列进行相空间重构,依据重构的各个子序列分别建立相应的KELM预测模型,最后对各子序列预测结果进行叠加求和得到最终预测结果。通过实例对比分析表明,该模型在大坝变形预测中预测精度较高,对于大坝变形安全监测具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 大坝变形预测 集成经验模态分解 相空间重构 核极限学习机
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基于EEMD视角的农业保险与农业信贷互动绩效——以山东省为例
17
作者 苑美琪 陶建平 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期223-232,共10页
为研究农业保险与农业信贷之间是否具有协同关系,采用EEMD分析方法,对山东省1982—2015年农业保险保费收入和农业贷款余额年度数据进行研究,结果表明:两者均由高频分量、低频分量和趋势项构成。上述结构分量的格兰杰因果检验表明,农业... 为研究农业保险与农业信贷之间是否具有协同关系,采用EEMD分析方法,对山东省1982—2015年农业保险保费收入和农业贷款余额年度数据进行研究,结果表明:两者均由高频分量、低频分量和趋势项构成。上述结构分量的格兰杰因果检验表明,农业保险和农业贷款高频分量之间在1%的水平上互为因果关系;而低频分量间存在不对称的传导方式,即在1%的水平上农业贷款到农业保险存在单向因果关系,在10%的水平上两者互为因果关系。 展开更多
关键词 集合经验模式分解(EEMD) 农业保险 农业信贷 互动绩效
爆破振动信号分析中模态混叠和虚假分量消除的改进方法 预览
18
作者 李清 徐文龙 +2 位作者 张迪 李娜 冯丹丹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期197-204,共8页
针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取... 针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取各IMF分量信号与原信号的相关系数及其频谱图,共同判定虚假分量;第三,将虚假分量与主分量相加后,通过解相关计算消除模态混叠。仿真信号的CEEMD分解结果以及相关系数与能量插值计算表明,改进的解相关CEEMD方法分解精度比EMD(Empirical Model Decomposition)和CEEMD高,有效抑制了信号模态混叠现象,能够避免直接处理虚假分量而带来的能量损失。应用于爆破振动信号分解,基本保证了各IMF分量非主频率信号的能量比例较低。改进方法有效消除了爆破振动信号的模态混叠和虚假分量现象。 展开更多
关键词 爆破振动信号 CEEMD 解相关 模态混叠 虚假分量
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基于EEMD-SVR的渔业养殖水质预测模型 预览
19
作者 李建文 孟连子 +1 位作者 刘娜 赵岩 《天津理工大学学报》 2018年第5期14-19,24共7页
由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的EEMD-SVR组合模型预测方法.首先用EEM... 由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的EEMD-SVR组合模型预测方法.首先用EEMD解法将水质数据分解为一系列相对平稳的IMF分量序列,去除噪声序列,然后采用网格搜索法优化SVR对去噪后的水质数据建立预测模型.利用EEMD-SVR预测模型对天津某渔业养殖池塘内溶解氧和pH值预测,并与无EEMD预测方法对比分析,证明该模型具有较好的预测效果,能够满足实际渔业养殖水质精细化管理需要. 展开更多
关键词 渔业养殖 集合经验模态分解 支持向量机 组合预测模型
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基于模糊信息粒化的光伏出力区间预测 预览 被引量:1
20
作者 陈云龙 殷豪 +1 位作者 孟安波 周亚武 《电测与仪表》 北大核心 2018年第14期63-68,共6页
相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个... 相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(CSO-BP)进行预测,得出最终光伏区间预测结果。 展开更多
关键词 光伏区间预测 模糊信息粒化理论 集成经验模态分解 样本熵 随机分量
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