基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法
高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义.提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法.利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为特征归类固有模态函数合成新模态分量;基于MM对新模态分量片段进行谱聚类;拟合波动片段时长并整合聚类结果得到双层多轨风速模型;在考虑各新模态分量之间相关性的前提下采用双层抽样完成风速模拟.与马尔可夫链蒙特卡洛和改进马尔可夫链蒙特卡洛的结果对比表明,所提风速模型及模拟方法较好地保持了原始风速序列的时序特性和概率特性,且具有更高的精度.
马尔可夫模型、完全集合经验模态分解、谱聚类、样本熵、中长期风速模拟
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TM614(发电、发电厂)
国家重点研发计划项目;国家自然科学基金资助项目
2020-04-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
69-75