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公开(公告)号：CN116316600A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310324246.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/38
Abstract: 本发明是一种基于季节分型的面向风电功率日前预测自适应滤波方法，其特点是，包括基于KL‑VMD‑NLM的深度自适应滤波、季节分型、模型选择、仿真计算和评价指标的步骤，相比传统的VMD分解技术，本发明有效避免了人工选择超参数所造成的误差，非局部均值去噪算法有效剔除了NWP中的噪声影响，同时使用多个备选模型，使得本发明在风电功率日前预测中的预测精度高、适用性强且效果佳。
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