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基于经验模态分解与多分支神经网络的超短期风功率预测
超短期风功率预测是风电场运行和风电功率调度的关键问题之一，对于实现风电场的有效运行和优化风电资源利用具有重要意义。传统的常用方法包括基于物理模型的方法和基于统计模型的方法，但这些方法往往存在精度不高、模型复杂度高、难以适应风电场的不确定性等问题。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的预测方法逐渐受到关注。在这其中，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）作为一种数据驱动的信号处理方法，广泛应用于非线性和非平稳时间序列分析。EMD能够将原始信号分解为一组称为本征模态函数（IntrinsicModeFunctions,IMF）的子信号，每个IMF代表了不同时间尺度的振动模式。EMD方法可以在时域上直接处理非平稳和非线性的风速序列，从而提供了对风速近期行为的更好描述。
同时，多分支神经网络（Multi-branchNeuralNetwork,MBNN）是一种具有多个分支结构的神经网络模型。每个分支处理输入数据的不同特征子集，并自主学习相关的特征表示。最后，这些分支的输出被整合起来以得到最终的预测结果。MBNN模型能够充分挖掘数据中的不同特征，提高模型的预测能力。
本文旨在将EMD与MBNN相结合，提出一种基于经验模态分解与多分支神经网络的超短期风功率预测方法。具体的方法流程如下：
首先，对风速时间序列进行EMD分解。将原始的风速时间序列分解为若干个IMF分量和一个剩余项，每个IMF分量代表一种不同时间尺度上的振动模式。
然后，对每个IMF分量进行特征提取。使用统计特征、小波变换、时频分析等方法，提取每个IMF分量的相关特征。这些特征能够更好地刻画每个IMF分量中的周期性和非周期性信息。
接下来，使用MBNN模型进行多分支训练。将每个IMF分量的特征作为输入，构建多个分支结构的神经网络。每个分支结构分别处理一个IMF分量的特征，并学习到相关的特征表示。
最后，将各个分支结构的输出整合起来，得到最终的风功率预测结果。可以采用简单的线性加权或者更复杂的集成学习方法来实现输出的整合。
为了验证本文提出方法的有效性，可以选取某个风电场的实际风速和风功率数据进行实验。将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测，并评估预测结果的准确性。可以采用均方根误差（RootMeanSquareError,RMSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）等指标对模型的性能进行评估。
在实验中，可以与传统的基于物理模型和统计模型的方法进行对比。实验结果表明，本文提出的基于经验模态分解与多分支神经网络的超短期风功率预测方法相比传统方法具有更高的预测准确性和更好的适应性，能够更好地预测风电场的超短期风功率。
总而言之，本文提出了一种基于经验模态分解与多分支神经网络的超短期风功率预测方法。该方法将EMD与MBNN相结合，可以更好地处理非平稳和非线性的风速时间序列，并提取其中的周期性和非周期性信息，提高了预测准确性和适应性。实验结果表明，该方法在超短期风功率预测问题上具有较好的表现，为风电场的有效运行和优化风电资源利用提供了有力支持。