基于相关向量机和残差分析的短期风速预测

• 作者: 平善明 苏小红 赵玲玲
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 相关向量机 残差 白噪声
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 240-242,封3
• 页数: 4页
• 分类号: TM614
• 字数: 2776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.03.060

摘要

随着化石能源的枯竭,近年来风力发电等可再生能源正在蓬勃发展.由于风速的间歇性和不稳定性,风力发电也有间歇性和不稳定性,在将风电并入电网时会对电力系统造成危害.准确的短期风速预测可以对风电场管理提供依据.使用相关向量机来预测风速,产生残差序列,如果残差序列不是白噪声,就可以从中提取信息,以改善风速预测性能,这产生了一个两层的模型.实验结果表明,该两层模型比单层的机器学习方法,如支持向量机或相关向量机性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏小红	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	152	1551	20.0	34.0
2	赵玲玲	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	33	424	9.0	20.0
3	平善明	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0