基于最小二乘支持向量机的风速预测模型

• 作者: 张华 曾杰
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 风电场 支持向量机(SVM) 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 144-147
• 页数: 4页
• 分类号: TK81
• 语种: 中文

摘要

风速具有较大的随机性,预测的准确度不高.针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型.对该风电场的风速进行了提前1 h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想.同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较.仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华		47	319	10.0	16.0
2	曾杰		4	127	2.0	4.0