风电场短期风速预测的MRA-SVM模型

• 作者: 徐耀良 杨亚兰 谢江媛 钟绍山
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风速预测 多分辨率分析 支持向量机 均方根误差 平均绝对百分比误差
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 3112字
• 语种: 中文

摘要

为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型.模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值.通过对某风场10 d的实测风速进行分析,预测了未来4h的风速.用均方根误差和平均绝对百分比误差对模型进行评价,与单一的SVM方法相比,提高了预测精度.实验证明,模型具有较强的风速预测能力,能普遍适用于风速的短期预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐耀良	上海电力学院电力与自动化工程学院	31	207	8.0	13.0
2	钟绍山	上海电力学院电力与自动化工程学院	3	40	3.0	3.0
3	杨亚兰	上海电力学院电力与自动化工程学院	4	43	3.0	4.0
4	谢江媛	上海电力学院电力与自动化工程学院	1	8	1.0	1.0