【摘 要】
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针对径流式水电站日出力随机性强，直接预测精度低的特点，采用极点对称模态分解（ESMD）对出力序列进行平稳化处理，结合最小二乘支持向量机（LSSVM），建立了基于ESMD-LSSVM的组合预测模型。选取西北某省径流式水电站2020年的日出力时间序列进行实例分析，并与单一模型SVM，LSSVM，BP及组合模型ESMD-SVM，ESMD-BP预测效果进行比较。结果发现：（1） PACF分析得到ESMD分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52030003）；
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针对径流式水电站日出力随机性强，直接预测精度低的特点，采用极点对称模态分解（ESMD）对出力序列进行平稳化处理，结合最小二乘支持向量机（LSSVM），建立了基于ESMD-LSSVM的组合预测模型。选取西北某省径流式水电站2020年的日出力时间序列进行实例分析，并与单一模型SVM，LSSVM，BP及组合模型ESMD-SVM，ESMD-BP预测效果进行比较。结果发现：（1） PACF分析得到ESMD分解后的各子序列的特征向量不同，反映了径流式水电站日出力的复杂性和多变性的特征。（2） 与单一模型相比，组合模型泛化能力更强，对时间序列中出力突变点的预测更准确。（3） ESMD-LSSVM组合模型日出力预测效果较好，为径流式水电站日出力时间序列预测提供了新的方法参考。
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