基于因散经验模式分解与最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测

《基于因散经验模式分解与最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测》是一篇关于风电场短期风速预测的研究论文，共6页。该研究针对风电场风速预测中的复杂性和不确定性问题，提出了一种结合因散经验模式分解（EEMD）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的方法，以提高预测精度和稳定性。

文章首先介绍了风速预测的重要性及其在风电场运行中的作用。由于风速具有非线性、非平稳和随机性的特点，传统的预测方法往往难以满足实际需求。因此，研究者尝试引入更先进的数据处理和建模技术。

在方法部分，论文详细描述了因散经验模式分解算法的应用。该算法通过添加白噪声并多次进行经验模式分解，有效解决了传统经验模式分解（EMD）中出现的模态混叠问题，提高了信号分解的准确性。随后，利用最小二乘支持向量机对分解后的子序列进行建模和预测，充分发挥了LSSVM在小样本情况下的优势。

实验部分展示了该方法在多个风电场数据集上的应用效果，并与传统方法进行了对比分析。结果表明，所提出的模型在预测精度和稳定性方面均优于其他方法，特别是在处理复杂天气条件下的风速变化时表现出更强的适应能力。

该研究为风电场的运行管理提供了科学依据和技术支持，有助于提升风电系统的安全性和经济性。同时，也为风速预测领域的进一步研究提供了新的思路和方法参考。