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基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测针对风电场日前风电出力预测问题，应用一种基于经验模态分解法优化支持向量机的算法的短期风电功率组合预测方法。

一、案例简介

针对风电场日前风电出力预测问题，应用一种基于经验模态分解法优化支持向量机的算法的短期风电功率组合预测方法。首先采用经验模态分解法将历史风电功率数据分解为一系列相对平稳的分量序列，以减少不同特征信息间的相互影响，然后采用优化的支持向量机法对所分解的各分量序列分别建立预测模型，针对各分量自身特点选用不同的核函数和参数以取得单个分量的最佳预测精度，最后把各个分量的预测结果叠加，形成风电功率的最终预测值。算例表明，与其他单一预测方法相比，本项目使用的组合算法预测精度更高。

二、技术要点

本项目采用经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）对数据进行不同特征尺度的分解，针对分解 出的每一个分量分别建立预测模型，并用布谷鸟优化的算法分别寻找 SVM 的自适应参数，最后把各预测结果叠加作为最终预测值，以提高预测精度。

三、应用场景

风电场

四、应用成效

风电功率最为显著的特性就是间歇性和随机波 动性，容易产生较大的预测误差，为了提高预测精度，本项目应用基于经验模态分解和优化 SVM 的组合预测方法，得到结论如下，由于 EMD 法具有处理非线性非平稳数据的优越性，分解出的风电功率数据中包含了真实存在 的相同尺度波动或趋势量，将强随机性的风电功率数据分解为一系列具有一定规律的平稳序列，更容易获取风电功率的规律，使其具有更强的预测性。针对 EMD 后的各个分量建立预测模型，模型自动设定惩罚因子参数和核函数，得到的预测值进行叠加得到最终的风电功率预测值，从而使得现阶段原始数据的平稳化，从根本上实现风电功率基础变化规律更好的跟踪，有效提高日前风电功率预测精度。