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资源介绍:
基于EMD-ARMA的组合风光出力预测方法 利用emd经验模态分解将原始发电数据分解为多个本征模态函数，采用arma自回归移动平均算法对分量进行分析，通过训练数据建立自回归移动平均模型，将预测分量叠加重构后得到最终风光功率预测结果。 附参考文献
基于 EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法
摘要：随着可再生能源的快速发展，风光发电技术逐渐成为可持续发展的重要组成部分。准确预测风
光出力对于电力系统的稳定运行和经济调度至关重要。本文提出了一种基于经验模态分解（
Empirical Mode Decomposition，EMD）和自回归移动平均（ARMA）的组合方法，用于风光出
力的预测。
1. 引言
在现代电力系统中，风光发电技术因其清洁、可再生的特点受到了广泛关注。然而，可再生能源的特
点导致其出力波动性较大，给电力系统的运行和经济调度带来一定的挑战。因此，准确预测风光出力
的技术研究成为了一个热点问题。
2. 经验模态分解（EMD）原理
EMD 是一种信号处理方法，可将一个信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions
，IMFs）。EMD 的基本原理是将信号中的高频、低频成分提取出来，从而实现信号的分解。
3. 自回归移动平均（ARMA）模型
ARMA 模型是一种经典的时间序列模型，常用于分析和预测信号或数据序列的特征。它的基本思想是
将当前时刻的信号值与过去若干时刻的信号值进行加权线性组合来预测未来时刻的信号值。
4. 组合风光出力预测方法
本文采用 EMD 将原始发电数据分解为多个本征模态函数，并借助 ARMA 模型对分量进行分析。具体实
现过程如下：
Step 1：将原始发电数据用 EMD 分解成若干个 IMFs。
Step 2：对每个 IMF 应用 ARMA 模型，建立自回归移动平均模型。
Step 3：根据训练数据训练 ARMA 模型，得到各个 IMF 的预测模型。
Step 4：将各个 IMF 的预测结果叠加重构，得到最终风光功率的预测结果。
5. 实验结果与讨论
本文使用某地风光发电数据进行了实验，并与传统的预测方法进行了比较。实验结果表明，基于
EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法相比其他方法具有更高的预测精度和准确性。
6. 结论
本文基于 EMD-ARMA 的组合风光出力预测方法，通过结合 EMD 和 ARMA 模型的优势，实现了对风光
出力的准确预测。实验结果表明，该方法具有很高的预测精度和准确性，对于电力系统的稳定运行和
经济调度具有重要意义。
参考文献：
yangyin1998