基于EMD与LS-SVM的风电场短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精度,提出了将经验模式分解与数据挖掘方法相结合对风速时间序列进行建模预测。对风速时间序列进行经验模式分解,使之分解为若干不同频带的本征模式分量。对不同频带的平稳分量建立相应的最小二乘支持向量机预测模型,将各模型的预测值等权求和得到最终预测值。仿真实验结果表明,风电场短期风速预测的MAPE为1.507%,提高了此类预测的精度,表明了该方法的有效性。