基于混合变分模态分解模型的短期风速预测

作者：吴小涛; 袁晓辉^*; 袁艳斌; 张东寅

来源：水电能源科学, 2019, 37(01): 195-198.

• 风速预测
• 最优变分模态分解
• 蝙蝠算法
• 最小二乘支持向量机

针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。

• 单位
  华中科技大学; 武汉理工大学; 黄冈师范学院