摘要：准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR的超参数优化选择过程;并将由此生成的误差序列带入到ISTA优化的GPR中进行二级预测,通过所得误差预测值对原始预测值进行校正并得到最终预测结果。案例分析表明,本文所提出的模型在短期风速预测中具有较高的预测精度。

关键词：风速预测 集合经验模态分解 误差校正 高斯过程回归 改进状态转移算法 

单位：华北电力大学经济及管理学院; 北京102206; 华北电力大学经济管理系; 河北保定071003; 国网冀北电力有限公司工程管理分公司; 北京100070