基于改进经验模态分解和支持向量机的风电功率预测研究

摘要

风电大规模接入给电网安全运行带来了较大的挑战,风电预测是主要的解决措施之一.针对风电功率信号的非线性和非平稳性特征,提出了一种基于改进经验模态分解(IEMD)和支持向量机(SVM)的风电信号组合预测方法.首先,阐述了EMD的基本原理和优缺点,针对其分解非线性非平稳信号时的采样率问题,提出了一种消减欠冲现象的改进方法.其次,以辽宁某风电场提供的风电数据为研究实例,利用IEMD将风电信号分解为一组较为平稳的子序列分量;然后,运用SVM理论分别构建风电信号低频和中频分量的EMD-SVM和IEMD-SVM组合预测模型,并在MATLAB中仿真对比了两种模型的预测结果.研究结果表明,IEMD-SVM的组合预测模型在分解风电信号时能够有效减少欠冲点数目,较好地表现原信号的整体趋势,与EMD-SVM预测方法相比具有更高的精度和准确度.