基于小波分解与支持向量机的风速预测模型

• 作者: 冯志军 孙科 张华 郁永静
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风功率预测 多步预测 支持向量机 小波变换 风电场
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 208-212
• 分类号: TV11
• 语种: 中文

摘要

采用小波分析与支持向量机数据挖掘技术,建立风速预测模型（WD-SVM）。首先对原始风速时间序列进行小波分解,然后对分解后各层数据序列分别用支持向量机进行预测,最后将各层预测值进行小波重构得到预测风速序列。将WD-SVM模型应用于某风电场,进行了风速数据时间间隔为10min的提前4小时,即提前24步滚动预测,将一天分为21个时段进行了预测,预测的均方根误差平均值为11.71%。与仅使用支持向量机进行预测的模型（SVM）进行比较,组合模型预测精度明显高于单一模型。

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	华北电力大学可再生能源学院	47	319	10.0	16.0
2	冯志军		4	32	3.0	4.0
3	孙科	华北电力大学可再生能源学院	7	45	4.0	6.0
4	郁永静	华北电力大学可再生能源学院	1	16	1.0	1.0