風速予測のためのサポートベクタ回帰を用いた新しい経験的モード分解

風エネルギーはクリーンで豊富な再生可能エネルギー源です。正確な風速予測は、電力 dispatch 計画、ユニットコミットメント決定、メンテナンススケジューリング、および調整に不可欠です。しかし、風は不規則であり、風速を予測することは困難です。このブリーフは、経験的モード分解（EMD）とサポートベクタ回帰（SVR）法を統合した新しい風速予測方法を提案します。EMD は風速時系列をいくつかの固有モード関数（IMF）と残差に分解するために使用されます。その後、各 IMF と残差からの過去のデータを組み合わせたベクトルを生成して、SVR をトレーニングします。提案された EMD-SVR モデルは、風速データセットで評価されます。提案された EMD-SVR モデルは、精度または計算複雑性に関して最近報告された複数の方法よりも優れています。