改进EMD-ARMA法：提升短期风速预测精度

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。