EEMD-LS-SVM-ELM混合风速预测方法：河西走廊风电场案例

"基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测" 这篇论文主要探讨了如何利用先进的预测技术提升风电场短期风速预测的准确性。文章由韦博洋、曾国巍和焦桂梅合作完成，他们分别在时间序列分析、智能算法和数据挖掘领域有深入研究。该研究得到了国家自然科学基金的支持。 文章的核心在于提出了一种新的混合预测模型，该模型结合了总体平均经验模态分解（EEMD）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和极限学习机（ELM）的学习算法。EEMD是一种用于处理非平稳时间序列的有效工具，它能够将复杂的时间序列分解为多个简单成分，即内在模态函数（IMF）。这种方法可以去除高频噪声，便于后续分析。 接下来，LS-SVM作为监督学习算法被引入，用于对EEMD分解后的各个分量进行预测。LS-SVM通过最小化误差平方和来构建模型，其选择合适的核函数能够适应不同的数据分布，从而提高预测的精确度。 最后，通过ELM学习算法，将LS-SVM预测的各个分量进行重构，以获得最终的风速预测结果。ELM是一种高效的神经网络学习方法，其训练速度快且预测性能优异。 实证研究表明，这种综合的预测方法在预测风电场短期风速的精度上优于传统的单一预测方法或混合模型，对河西走廊地区的某风电场风速预测效果显著。这为风电并网管理和市场运营提供了更准确的数据支持，有助于减轻风电对电网的影响，提高风电产业的竞争力。 关键词涵盖了应用统计学、EEMD、LS-SVM、ELM以及月平均风速预测，这些都是该研究的关键技术点和研究焦点。论文的贡献在于提供了一种创新的风速预测框架，为风电行业的可持续发展提供了科学依据和技术手段。