基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

• 作者: 杨薛明 王龙杰 黄彦辉
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 风电并网管理 短期风速预测 混沌时间序列 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（17）
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 4139字
• 语种: 中文

摘要

风电场风速及风电功率预测技术是加强风电并网管理的关键措施之一。为了提高短期风速预测的精度，减小风电并网对电力系统的电能质量及其安全稳定运行带来的影响，提出了基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型针对风速混沌时间序列建模，并采用基于贝叶斯框架的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明，该预测模型有效地提高了短期风速预测的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨薛明	华北电力大学能源动力与机械工程学院	13	228	6.0	13.0
2	黄彦辉	华北电力大学能源动力与机械工程学院	1	5	1.0	1.0
3	王龙杰	华北电力大学能源动力与机械工程学院	1	5	1.0	1.0