小波分解与SVM联合的短期风速多步预测方法

本文主要探讨了在风电场短期风速预测领域的创新方法。研究者针对提高预测精度和预测范围的需求，提出了结合小波分解法、经验模式分解法和最小二乘支持向量机的多步预测建模技术。首先，通过小波分解，将风速时间序列分解为高频和低频两个频带的分量，每个分量都用最小二乘支持向量机建立独立的预测模型，然后将这些模型的预测结果相加，形成预测模型I。 模型I的预测结果被进一步用作训练数据，利用经验模式分解法将其分解为本征模式分量和趋势项。接着，对这些分量和趋势项分别应用最小二乘支持向量机进行建模，并在此基础上扩大预测尺度，从而构建预测模型II。模型II的预测结果与模型I的预测值合并，最终得出风电场短期风速的预测结果。 实验结果显示，使用这种方法预测的风电场短期风速的RMSE（均方根误差）值为0.153，这个较低的数值证明了该方法在提高预测准确度方面的显著效果。该研究对于优化风电场的运行管理和电力调度具有实际意义，因为它能够提供更精确的风速预测，从而提升能源利用效率并降低不确定性。 该研究的关键知识点包括：小波分解用于信号处理，经验模式分解用于特征提取，最小二乘支持向量机作为预测模型的基础，以及多步预测技术，这都是现代风能领域的重要分析工具。此外，通过结合多种方法，研究者成功地实现了预测尺度的扩展，这是在风电预测中一个重要的突破，有助于应对不断变化的风力条件，为风能行业的决策制定提供了更为科学的支持。