基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究

• 作者: 孙宝君 张新房 李利霞 杨锡运
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风速 短期预测 相似数据 小波分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 35-41
• 分类号: TM71
• 字数: 3912字
• 语种: 中文

摘要

风电场功率预报是减小大规模风电并网对电网造成不良影响的有效手段,提高短期风速预测的精度是保障风电场功率预报的重要基础。提出了基于相似数据并结合小波分析的支持向量机短期风速预测方法。该方法从大量的数据样本中提取相似数据创建训练样本,采用小波分解技术将风速信号分解成低频趋势信号和高频随机信号,分别采用支持向量机理论建模,合成得到风速预测数据。仿真结果表明,相似数据有效地提高了数据的相关度,小波分解使支持向量机模型更好地拟合风速信号的低频和高频特性,提高了预测精度。通过与某风电场的实际风速数据验证,表明模型具有较强的泛化能力,程序运行时间可满足工程需要。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新房		3	170	2.0	3.0
2	杨锡运	华北电力大学控制与计算机工程学院	51	850	14.0	29.0
3	孙宝君	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	167	1.0	1.0
4	李利霞	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	167	1.0	1.0