基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测

• 作者: 王明伟 王晓兰
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 风力发电 风电场 小波分解 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 179-184
• 页数: 6页
• 分类号: TM615|TM744
• 语种: 中文

摘要

短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义.对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力.简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓兰		105	665	14.0	22.0
2	王明伟		1	0	0.0	0.0