基于模态分解和支持向量机的风电功率组合预测

针对风电功率序列的不确定性和随机性特征,提出基于聚类经验模态分解(EEMD)和支持向量回归机(SVR)的风电功率预测模型。同时,为克服支持向量回归机依赖人为经验选择学习参数的弊端,采用纵横交叉算法(CSO)优化支持向量回归机学习参数。首先,利用聚类经验模态分解将原始风电功率序列分解为一系列复杂度差异明显的子序列。然后,分别对每子序列单独建立CSO-SVR预测模型。最后,叠加各子序列的预测值得到实际预测结果。实例研究表明,所提模型能获得优良的风电功率预测结果。