一种风电功率短期预测方法，属于新能源发电技术领域，包括如下步骤：采用集合经验模态分解将原始风速时间序列进行模态分解，再次应用EEMD对一次集合经验模态分解得到的IMF1分量进行二次剖分；对得到的全部子序列进行相空间重构，分别进行建模预测，对每个子序列的风速数据作为模型的训练样本，建立EM‑AD‑ELM模型确定ELM隐含层的具体数目；采用风速‑风功率转化曲线建立数学模型，结合风速预测值求得风电功率的预测值。本发明通过二次集合经验模态分解解决了第一个本征模态函数高复杂度的问题，并且建立EM‑AD‑ELM模型，从而确定了ELM的网络结构即隐含层的个数并且降低了其过拟合的机会。
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来源：北方有色网
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