基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型研究

基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型研究汇报人：2024-01-162023REPORTING

引言EEMD算法原理及在风速数据处理中应用LSTM神经网络模型构建与优化短期风速预测模型实现与评估不同场景下模型性能对比分析总结与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

能源危机与环境保护随着全球能源危机和环境污染问题日益严重，风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。风能开发与利用风能开发对于缓解能源压力、减少环境污染具有重要意义，而风速预测则是风能开发中的关键技术之一。短期风速预测的重要性短期风速预测能够为风电场运行管理、电力市场交易等方面提供决策支持，有助于提高风能利用率和经济效益。研究背景与意义

国内外研究现状目前，国内外学者已经提出了多种短期风速预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。其中，基于经验模态分解（EMD）和长短时记忆网络（LSTM）的预测模型在近年来受到了广泛关注。发展趋势随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的风速预测模型将具有更高的预测精度和更强的泛化能力。同时，多模型融合、迁移学习等技术的引入也将进一步提高风速预测的准确性和稳定性。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究旨在提出一种基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型，通过EEMD对原始风速序列进行分解，得到多个固有模态函数（IMF），再利用LSTM对各个IMF进行预测，最后将预测结果进行集成。通过本研究，期望能够提高短期风速预测的准确性和稳定性，为风电场运行管理、电力市场交易等方面提供更为可靠的决策支持。本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的方法进行研究。首先，对EEMD和LSTM的基本原理进行阐述；其次，构建基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型，并通过仿真实验验证模型的有效性；最后，将所提模型应用于实际风电场数据进行案例分析。研究目的研究方法研究内容、目的和方法

PART02EEMD算法原理及在风速数据处理中应用2023REPORTING

集合经验模态分解（EEMD）EEMD是一种基于经验模态分解（EMD）的改进方法，通过引入白噪声来消除模态混淆现象，从而更准确地提取出原始信号中的固有模态函数（IMF）。噪声辅助数据分析在EEMD中，将白噪声添加到原始信号中，利用白噪声的频率均匀分布的统计特性，使得信号在不同尺度上具有连续性，进而有效地分离出各阶IMF分量。EEMD算法基本原理

非线性与非平稳性风速数据具有明显的非线性和非平稳性特征，表现为波动范围大、变化快等特点。多尺度性风速数据包含多种不同频率和幅值的波动成分，呈现出多尺度特性。周期性风速数据中通常包含一定的周期性成分，如日周期、年周期等。风速数据特点分析

EEMD在风速数据处理中优势自适应性EEMD方法无需预先设定基函数，能够自适应地将风速数据分解为多个固有模态函数，有效地提取出数据中的局部特征。降低模态混淆通过引入白噪声，EEMD能够降低模态混淆现象的发生，提高IMF分量的准确性和稳定性。多尺度分析EEMD方法能够实现对风速数据的多尺度分析，有助于更全面地了解数据的内在结构和波动特性。

PART03LSTM神经网络模型构建与优化2023REPORTING

记忆单元LSTM引入记忆单元（MemoryCell）来保存历史信息，并通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动。序列建模能力LSTM适用于处理具有时序关系的数据，如风速序列，能够学习到数据中的长期依赖关系。长期依赖问题LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络通过门控机制，解决了传统RNN在处理序列数据时出现的长期依赖问题。LSTM神经网络基本原理

EEMD处理集成经验模态分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）是一种自适应的时频分析方法，适用于处理非线性和非平稳信号。通过EEMD对风速数据进行分解，可以得到一系列具有不同频率特征的固有模态函数（IMF）。数据预处理对EEMD分解后的IMF分量进行特征提取和降维处理，以适应LSTM模型的输入要求。LSTM模型设计构建多层LSTM网络，将处理后的风速数据作为输入，通过训练学习到风速序列中的长期依赖关系，实现短期风速预测。基于EEMD处理后风速数据输入LSTM模型设计

通过调整LSTM模型的超参数，如隐藏层神经元数量、学习率、批处理大小等，来优化模型的性能。超参数调整采用L1或L2正则化、Dropout等技术来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。正则化技术根据问题的特点选择合适的损失函数，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，以准确衡量模型的预测性能。损失函数选择使用准确率、召回率、F1分数等指标来全面评估模型的性能，以便

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