风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响.考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测.首先,采用变分模态分解算法将风速序列分解为一系列的平稳分量.以正交性为适应度函数,利用网格优化算法搜索变分模态分解的关键参数值——分解层数和惩罚因子,确保分解出来各模态分量之间的信息正交性,抑制耦合分量的产生.然后,利用极限学习机对各分量进行预测.针对极限学习机预测不稳定的问题,采用粒子群算法对其初始权值及阈值进行参数优化,对于该模型的输入维数则运用自回归差分移动平均模型的定阶结果进行自适应确定.最后,叠加各分量的预测值作为最终的预测结果.实验结果表明,所提出的组合模型在预测精度上显著优于其他基准模型.