基于因散经验模式分解与最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测

建立准确而高效的风速预测模型是指导电力系统规划及安全稳定运行的重要基础。对现有预测方法深入研究的基础上,研究基于因散经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）及最小二乘支持向量机（LSSVM）,建立了综合考虑温度和气压因素的短期风速预测模型。通过对两个地区历史风速数据的计算和分析,结果表明提出的预测模型具有预测精度高、适应性强等优点。