基于EEMD和ARCH的风电功率超短期预测-

《基于EEMD和ARCH的风电功率超短期预测》是一篇关于风电功率预测的研究论文，文章主要探讨了如何利用EEMD（集合经验模态分解）和ARCH（自回归条件异方差）模型对风电功率进行超短期预测。随着可再生能源的发展，风力发电在能源结构中的比重逐渐增加，而风电功率的波动性和不确定性给电网调度带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于提高电网运行效率和稳定性具有重要意义。

文章首先介绍了EEMD方法的基本原理，该方法是一种改进的EMD（经验模态分解）技术，能够有效处理非线性、非平稳信号。通过将风电功率时间序列分解为多个本征模态函数（IMF），可以更清晰地提取出不同频率成分，从而提高预测精度。接着，文章引入了ARCH模型，该模型主要用于描述时间序列中的波动性特征，适用于具有异方差性的数据。

在研究中，作者将EEMD与ARCH模型相结合，构建了一个新的预测框架。通过对风电功率数据进行分解后，分别对每个IMF分量建立ARCH模型，并进行预测，最后将结果进行合成，得到最终的风电功率预测值。这种方法不仅保留了原始数据的动态特性，还提高了预测的准确性。

实验部分采用了实际风电场的数据进行验证，结果表明，该方法在超短期预测任务中表现出良好的性能，相较于传统方法，其预测误差显著降低。文章还讨论了该方法的适用范围及未来可能的改进方向，为风电功率预测提供了新的思路和技术支持。