基于小波变换的风电场短期风速组合预测

• 作者: 李树江 王艳红 田中大 高宪文
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风速 小波变换 自回归求和滑动平均模型 最小二乘支持向量机 组合预测
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 电力系统及其自动化
• 页码范围: 112-120
• 页数: 9页
• 分类号: TM614
• 字数: 6164字
• 语种: 中文

摘要

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法.首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量.针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测.最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值.仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李树江	沈阳工业大学信息科学与工程学院	56	554	13.0	21.0
2	高宪文	东北大学信息科学与工程学院	92	1017	17.0	27.0
3	田中大	沈阳工业大学信息科学与工程学院	22	329	10.0	18.0
4	王艳红	沈阳工业大学信息科学与工程学院	37	379	11.0	18.0