改进的EMD及其在风电功率预测中的应用

来源期刊：控制工程2011年第4期

论文作者：王鹏 陈国初 徐余法 俞金寿

文章页码：588 - 1190

关键词：经验模态分解;Hermite插值;人工神经网络;风电功率;预测;

摘    要：针对非平稳信号在经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）过程中包络拟合时出现的过冲/欠冲问题,提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包络拟合算法。针对神经网络对非平稳性功率序列预测困难问题,采用EMD和神经网络相结合的方法对发电功率进行预测。使用改进的EMD对功率序列进行分解,降低序列的非平稳性,然后使用神经网络对各分量进行预测,最后通过叠加得到预测结果。利用该方法对东北某风电场进行功率预测,仿真结果表明,与其他方法相比,基于改进的EMD-ANN方法具有较高的预测精度。