EEMD与LS-SVM协同的风电功率预测提升策略

本文主要探讨了一种基于经验模态分解（EEMD）和改进型果蝇优化算法（FOA）与最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的风电功率短期预测方法。风速信号的间歇波动特性对风电场的功率预测构成挑战，传统的经验模态分解（EMD）存在模态混叠问题。EEMD技术通过分解原始风速信号为频域稳定的子序列，解决了这一问题，提升了预测精度。 作者提出了一个创新思路，利用FOA来优化风速子序列的重构参数以及LS-SVM模型的参数，这不仅扩大了参数搜索范围，还加快了优化过程的收敛速度。通过风速与风功率之间的转换关系，可以直接计算出风电场的实际功率值。这种方法相较于单纯使用EMD和LS-SVM的传统预测方法，显示出更高的预测性能。 该研究结合了微电网、功率预测、风电场、模态分解（尤其是EEMD）、支持向量机（LS-SVM）、相空间重构以及果蝇优化算法等多种技术，旨在提高风电功率预测的准确性，对于风电场的运营管理具有实际意义。实验结果通过对比验证了新方法的有效性和优越性，为风电场的动态控制和电力系统调度提供了有力的支持。 本文的研究成果对电力自动化设备的设计和优化具有重要价值，特别是在处理不稳定且具有复杂波动性的风能数据时。此外，它也为未来在可再生能源领域，特别是在风能的高效利用和电力系统的智能调度方面，提供了新的理论和技术支撑。整个研究过程严谨，从信号处理到模型构建，再到实验验证，展示了作者对风电功率预测问题深入理解与解决能力。