基于相关向量机的风电功率实时预测研究

• 作者: 张强 杨茂
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 超短期功率预测 相关向量机 滚动多步预测
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 3907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.08.064.05

摘要

风能的波动性和随机性给风电功率预测带来了很大的影响,准确合理的预测可以使系统可靠、持续、稳定运行.提出一种基于相关向量机的超短期风电功率预测方法.相关向量机是在贝叶斯理论的基础上提出的一种概率学习模型,与支持向量机相比,相关向量机具有概率模型稀疏、核函数计算量小等优点.对滚动多步预测模型进行了分析,建立了相关向量机的风电功率预测模型.利用该方法对吉林西部若干风电场进行功率预测,结果表明,所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨茂	东北电力大学电气工程学院	66	549	13.0	20.0
2	张强	东北电力大学电气工程学院	15	86	8.0	8.0