基于经验模态分解和支持向量机的短期风电功率组合预测模型

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1、第31卷第31期中国电机工程学报Vol.31No.31Nov.5,20111022011年11月5日ProceedingsoftheCSEE©2011Chin.Soc.forElec.Eng.文章编号：0258-8013(2011)31-0102-07中图分类号：TM71文献标志码：A学科分类号：470⋅40基于经验模态分解和支持向量机的短期风电功率组合预测模型叶林，刘鹏(中国农业大学信息与电气工程学院，北京市海淀区100083)CombinedModelBasedonEMD-SVMforShort-termWindPowerP

2、redictionYELin,LIUPeng(CollegeofInformationandElectricalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,HaidianDistrict,Beijing100083,China)ABSTRACT:AwindpowerpredictionmethodbasedonEMD将风速序列分解为一系列相对平稳的分量，以减少不empiricalmodedecomposition(EMD)andsupportvector同特征信息间的相互影响；然后利用SVM法

3、对各分量建立machine(SVM)isproposedtotreatwiththenonlinearityand预测模型，针对各序列自身特点选择不同的核函数和相关参nonstationarityofwindspeeddata.Firstly,thewindspeeddata数来处理各组不同数据，以提高单个模型预测精度。最后将isdecomposedintoaseriesofcomponentswithstationarityby风速预测结果叠加并输入功率转化曲线以得到风电功率预usingEMDtoreducetheinflue

4、ncebetweendifferentfeature测结果。研究结果表明，EMD-SVM组合预测模型能更好地information.Then,differentmodelswerebuiltanddifferent跟踪风电功率的变化，其预测误差比单一统计模型降低了kernelfunctionsandparameterswerechosentodealwitheach5%~10%，有效地提高了短期风电功率预测的精度。groupofdatabyusingSVMinordertoimprovethe关键词：经验模态分解；支持向量机；风

5、速；短期风电功forecastingaccuracy.Finally,shorttermwindpower率预测；组合预测模型forecastingwasmadebasedonwindspeeddatathrougha0引言practicalwindpowercurve.Casestudywascarriedouttoinvestigatethevalidityofthenovelalgorithmandtheresults随着风电技术的不断发展和风电场的规模不illustratedthattheforecastingerror

6、ofEMD-SVMcombined断增大，为了保证电力系统的稳定运行和供电可靠modeldecreasedby5%~10%comparedtosinglestatistics[1-2]性，必须对风电系统进行有效的规划和调度。由model.Theproposedcombinedmodelcanimprovetheshort于风电本身所特有的间歇性和不确定性，增加了电termforecastingaccuracyofwindpowereffectivelyby网调度的难度，为了解决风电场的发电量不确定问trackingthechan

7、geofwindpower.题，电网必须提供足够的旋转备用容量，而旋转备KEYWORDS:empiricalmodedecomposition(EMD);用容量的增加间接地增加了风力发电的整体运营supportvectormachine(SVM);windspeed;short-termwindpowerprediction;combinedforecastingmodel成本，所以需要对风电场的输出功率进行预测，通过对风电场发电量进行准确的预测，可以大幅降低摘要：针对风速序列随时间、空间呈现非平稳性变化的特征，电网旋转备用容量

8、，从而有效降低风力发电系统的提出一种基于经验模态分解(empiricalmodedecomposition，[3-5]EMD)和支持向量机(supportvectormachine，SVM)的运行成本，为电网调度运行提供可靠依据。EMD-SVM短期风电功率组合预