Eine neuartige empirische Modalanalyse mit Support-Vektor-Regressionsverfahren zur Prognose der Windgeschwindigkeit

Windenergie ist eine saubere und reichlich vorhandene erneuerbare Energiequelle. Eine genaue Prognose der Windgeschwindigkeit ist entscheidend für die Planung der Stromverteilung, die Entscheidung über die Verpflichtung von Einheiten, die Wartungsplanung und die Regulierung. Wind ist jedoch intermittierend und die Windgeschwindigkeit ist schwer vorherzusagen. Dieser Beitrag schlägt eine neuartige Methode zur Prognose der Windgeschwindigkeit vor, indem Methoden der empirischen Modalanalyse (EMD) und der Support-Vektor-Regressionsanalyse (SVR) integriert werden. Die EMD wird verwendet, um die Zeitreihe der Windgeschwindigkeit in mehrere intrinsische Modalfunktionen (IMFs) und einen Rest zu zerlegen. Anschließend wird ein Vektor erstellt, der historische Daten aus jedem IMF und dem Rest kombiniert, um die SVR zu trainieren. Das vorgeschlagene EMD-SVR-Modell wird mit einem Datensatz zur Windgeschwindigkeit evaluiert. Das vorgeschlagene EMD-SVR-Modell übertrifft mehrere kürzlich berichtete Methoden hinsichtlich Genauigkeit oder rechnerischer Komplexität.