基于meemd-arima模型的波浪能发电系统输出功率预测

《基于meemd-arima模型的波浪能发电系统输出功率预测(共24页)》是一篇探讨如何利用先进算法提高波浪能发电系统输出功率预测精度的研究论文。文章首先介绍了波浪能作为一种可再生能源的重要性，以及其在实际应用中面临的挑战，如波浪的随机性和不稳定性。为了应对这些问题，研究者提出了一种结合改进的多尺度经验模态分解（MEEMD）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的方法。

MEEMD是一种用于处理非线性和非平稳信号的技术，能够有效提取波浪数据中的特征信息。而ARIMA模型则是一种经典的统计预测方法，适用于时间序列数据的建模与预测。通过将这两种方法相结合，该研究旨在提升波浪能发电系统的功率预测准确率。

文章详细描述了MEEMD和ARIMA模型的原理及其在波浪能预测中的具体应用步骤。通过对实际波浪数据进行分析，验证了该模型的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，MEEMD-ARIMA模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。

此外，该论文还讨论了模型在不同环境条件下的适应性，并提出了进一步优化的方向。对于从事可再生能源研究、海洋工程以及能源预测领域的研究人员来说，这篇论文提供了有价值的参考和实践指导。