基于经验模态分解与小波分析相结合的风电功率平滑控制

《基于经验模态分解与小波分析相结合的风电功率平滑控制》是一篇关于风电功率波动控制的研究性论文，全文共8页。该文针对风力发电过程中由于风速变化引起的功率波动问题，提出了一种结合经验模态分解（EMD）和小波分析的新型平滑控制方法。

文章首先介绍了风电功率波动的基本特性，指出传统控制方法在处理非线性和非平稳信号时存在局限性。随后，详细阐述了经验模态分解技术的基本原理及其在信号分解中的应用优势，强调其能够自适应地将复杂信号分解为多个本征模态函数（IMF），从而更准确地捕捉风电功率的变化特征。

在此基础上，文章引入小波分析作为辅助工具，利用其多尺度分析能力对分解后的信号进行进一步处理，有效抑制高频噪声并增强低频趋势成分。通过将两种方法有机结合，实现了对风电功率波动的有效平滑，提高了系统运行的稳定性。

研究结果表明，该方法相比传统平滑控制策略，在降低功率波动幅度、提升预测精度方面具有明显优势，尤其适用于大规模风电场接入电网后的功率调节需求。本文为风电功率平滑控制提供了新的思路和技术支持，对推动可再生能源高效利用具有重要意义。