基于EEMD与AR建模的风电场风速预测

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针对风速时间序列的非平稳性与非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。首先运用EEMD对风速序列进行预处理,将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量(IMF),突出原始风速序列的局部特征信息;然后利用AR建模对各分量进行预测分析,降低建模难度与预测成本;最后,将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。风电场实测数据验证表明,相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测,该方法有效地提高了预测的精度。
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