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基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测
基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测
摘要：随着可再生能源的快速发展，风电成为了一种重要的清洁能源。然而，风速的时变性和风电场的复杂性给风电功率预测带来了一定的挑战。为了提高风电功率预测的准确性，本文提出了一种基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）法优化支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）模型的方法，将EMD应用于风电功率信号的多尺度特征提取，再利用SVM进行预测。实验结果表明，该方法相比传统的SVM模型在风电功率预测中具有更高的准确性和预测能力。
关键词：风电功率预测、经验模态分解、支持向量机
1.引言
随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源的开发和利用成为了全球关注的焦点。风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有广阔的发展前景。然而，风电场的功率波动性和时变性给风电功率预测带来了一定的挑战。准确预测风电功率不仅对电力系统调度和能源规划具有重要意义，还能最大程度地提高风电场的经济效益和电力供应的可靠性。因此，提高风电功率预测的准确性一直是风电研究领域的热点问题。
2.相关工作
目前，已经有许多方法被提出来改进风电功率预测的准确性和可靠性。常用的方法包括基于统计学方法、基于物理学方法和基于机器学习方法。统计学方法主要是通过分析历史观测数据，建立统计模型来预测未来的风电功率。物理学方法基于风速和风电场的物理特性，利用流体动力学原理进行建模和预测。机器学习方法则是通过构建和训练模型，通过学习历史数据的规律来预测未来的风电功率。
3.方法介绍
本文提出的方法基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）法优化支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）模型。EMD是一种数据分解方法，能够将信号分解成多个本征模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMF），每个IMF都代表了不同的频率成分。通过将EMD应用于风电功率信号，可以得到多尺度的特征信息。然后，将得到的多尺度特征作为输入，利用SVM进行预测。
具体步骤如下：
1)采集风电功率历史数据；
2)对风电功率信号进行EMD分解，得到多个IMF；
3)提取每个IMF的特征，如均值、标准差、峰度等；
4)构建SVM模型，并利用得到的特征作为输入进行训练；
5)利用训练好的SVM模型进行风电功率预测。
4.实验与结果
本文在某风电场的历史数据上进行了实验，并将提出的方法与传统的SVM模型进行了对比。实验结果表明，基于EMD优化的SVM模型在风电功率预测中具有更高的准确性和预测能力。与传统的SVM模型相比，使用EMD方法提取的多尺度特征能够更好地捕捉风电功率的时变性和复杂性。
5.结论和展望
本文提出了一种基于经验模态分解法优化支持向量机模型的方法，用于风电功率组合预测。实验结果表明，该方法相比传统的SVM模型具有更高的准确性和预测能力。未来的工作可以进一步研究不同风电场的数据集，并与其他方法进行比较，以进一步验证本方法的有效性和可靠性。
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