基于EWT-ESN的短期风电功率预测研究

针对风电功率具有强非线性的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和回声状态网络(ESN)的短期风电功率组合预测方法。EWT吸取了经验模态分解(EMD)和小波分析各自的优点,核心思想是根据信号中包含的频谱信息建立基于傅里叶支持的小波滤波器组。首先,通过提取频域极大值点对信号的Fourier谱进行自适应的划分,然后根据信号频谱特性构造正交小波滤波器组来提取信号中包含的具有紧支撑Fourier频谱特性的调幅-调频(AMFM)分量。EWT是在小波框架下建立的自适应信号分解方法,相比于EMD,其具有理论性强,计算量小,分解的模态数量少的优点。该文采用EWT将原始风电功率序列分解为具有特征差异的的不同分量,采用ESN对各分量分别预测并叠加来得到最终的预测结果;最后,将EWT-ESN方法应用在国内外两个短期风电功率实例中,实验结果表明,该文方法可有效提高风电功率预测的精度。