【摘 要】
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为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解（WD-AD）的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解（WD）作为前置环节,以基于原子
【机 构】
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燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究项目（QN2016064）资助
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为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解（WD-AD）的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解（WD）作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的残余分量预测为基础构建原子分解（AD）预测模型,分别对风电出力的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。AD分解过程由衰减线性和Gabor原子库交替分解完成,可自适应匹配不同类型分量。同时,本文提出将细菌群体趋药性和正交匹配追踪算法相结合（BCC-OMP）优化的原子分解
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