基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测

• 作者: 向玲 邓泽奇
• 来源期刊: 太阳能学报
• 关键词: 风速预测 相空间重构 最小二乘支持向量机 模拟退火粒子群算法 经验小波变换
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 97-103
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2018-0897

摘要

针对原始风速信号非线性和非平稳性的特征,提出一种新的改进经验小波变换(IEWT)方法,该方法可将风速信号分解成一组有限带宽的子序列,以降低其不稳定性.在此基础上,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),提出基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机(IEWT-LSSVM)的短期风速预测方法,并通过模拟退火粒子群优化算法(SAPSO)对相空间重构参数以及LSSVM模型的2个超参数进行共同优化.最后以华北某风电场采集的风速信号为算例,结果表明基于IEWT-LSSVM的预测模型能有效追踪风速信号的变化,在单步预测和多步预测上均具有较高的预测精度.