改进EMD-ARMA法:提升短期风速预测精度
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更新于2024-09-06
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本文主要探讨了"基于HP-EMD和ARMA的短期风速预测"这一主题,由作者喻敏、常毓婵等人合作完成,发表于中国科技论文在线。风速作为一种自然现象,通常表现出非线性和非平稳特性,这对传统的预测方法提出了挑战。为了克服这些问题,研究者提出了结合经验模态分解(EMD)与自回归滑动平均模型(ARMA)的新方法。
EMD是一种强大的信号处理工具,它能够将复杂信号分解成一系列固有模态函数(IMF),这些函数代表了信号的不同频率成分。然而,风速序列在EMD分解过程中可能会出现模态混叠现象,导致预测精度下降。为解决这个问题,文中提出了一种策略,即在原始风速序列中引入高频谐波,以抑制模态混叠,从而提高分解后的IMF稳定性。
通过首先对处理过的风速序列进行EMD分解,研究人员获得了相对平稳的IMF子序列。接着,他们利用ARMA模型对这些子序列进行建模和预测分析。ARMA模型是时间序列分析中的经典模型,适用于捕捉序列的自相关和移动平均特性,因此能有效地对风速变化进行长期依赖性建模。
相比于仅使用EMD-ARMA组合或直接采用ARMA模型,本文提出的预测方法显示出了更高的预测精度。这表明通过先用EMD处理去除模态混叠,再应用ARMA模型进行细化分析,可以更准确地捕捉风速序列的动态行为,并进行有效的短期预测。
文章的关键点包括经验模态分解(EMD)、自回归滑动平均模型(ARMA)、风速数据的非线性和非平稳性、模态混叠问题以及预测精度的提升。此外,该研究对于能源领域,特别是风能发电的规划和优化具有重要意义,因为它能提供更准确的风速预报,帮助提高风电系统的运行效率和可靠性。这篇首发论文提供了一种创新且实用的风速预测技术,对于相关领域的科研和实践具有较高的参考价值。
2021-04-22 上传
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