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基于总体经验模态分解和CoDE-BP短期风速预测
标题：基于总体经验模态分解和CoDE-BP的短期风速预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的可再生能源得到了广泛应用。然而，风能的不稳定性和波动性导致了对风速进行准确预测的需求。本文提出了一种基于总体经验模态分解（EMD）和改进型差分进化粒子群优化算法（CoDE-BP）的短期风速预测方法。该方法首先利用EMD将原始风速序列分解为多个纯频带分量，并通过统计学方法调整每个分量的平均值和方差，进一步提升对周期性和趋势性的预测能力。然后，使用CoDE-BP算法来训练BP神经网络模型，以提高模型的预测精度和快速收敛性。最后，通过实际风速数据进行模型的验证和分析，结果表明该方法能够有效地提升短期风速预测的准确度和稳定性。
关键词：风速预测、总体经验模态分解、EMD、改进型差分进化粒子群优化算法、CoDE-BP
1.引言
随着可再生能源的迅速发展和应用，风能作为一种重要的可再生能源具有巨大的潜力。然而，风速的不稳定性和波动性增加了风能发电的难度，因此短期风速预测成为了提高电网稳定性和风电功率调度的关键技术之一。传统的预测方法存在着一些问题，如模型结构过于简单、特征提取不足等。因此，需开发新的风速预测方法来提高其精度和稳定性。
2.相关工作
2.1经验模态分解（EMD）
经验模态分解是Huang等人于1998年提出的一种信号分解方法，它将任意信号分解为一组有限的固有模态函数（IMFs）。通过对各个IMFs进行分析和重构，可以获得信号的局部特征和全局特征。
2.2BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有较好的非线性拟合能力。它通过反向传播算法进行权重的调整和优化，能够进行较为精确的预测。
3.方法
3.1总体经验模态分解
本文将EMD方法用于风速序列的分解。首先，对原始风速序列进行IMFs提取，得到各个IMFs和一个剩余项。然后，进一步对IMFs进行调整和重构，得到更准确的局部特征和全局特征。
3.2改进型差分进化粒子群优化算法（CoDE-BP）
传统的BP神经网络存在着收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。为此，本文引入了CoDE-BP算法来训练BP神经网络模型。CoDE-BP算法将差分进化算法和粒子群优化算法相结合，通过差分进化来调整BP神经网络的权重和阈值，通过粒子群优化来搜索最优解，从而提高模型的训练速度和收敛性。
4.实验与结果分析
本文使用实际风速数据集进行了模型的验证和分析。将基于总体经验模态分解和CoDE-BP的方法与其他经典方法进行了对比。实验结果表明，该方法相比传统方法具有更高的预测精度和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于总体经验模态分解和CoDE-BP的短期风速预测方法。该方法通过EMD对风速进行分解，提取了更准确的信号特征；通过CoDE-BP算法来训练BP神经网络模型，提高了预测精度和快速收敛性。实验证明该方法能够有效地提升风速预测的准确度和稳定性，具有实际应用价值。
参考文献：
Huang,N.E.,&Shen,Z.(1998).TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis.AppliedMathematicsandMechanics,19(10),981-988.
Chen,Y.,&Gan,L.(2010).Short-termwindpowerforecastingbasedonensembleempiricalmodedecompositionandsupportvectorregression.EnergyConversionandManagement,51(8),1654-1666.