基于最小二乘支持向量机方法的风电场短期风速预测
我国风电产业在近几年发展迅速，尤其在北部和沿海地区，风速具有随机性、间歇性等特点，风电机组对电网的影响不言而喻，同时也就要求了对风电场进行一定精度的风速预测。本文采用某风电场全年的实测风速数据进行风电场的风特性分析，针对风速的不平稳性，首先采用小波变换对风速数据进行平稳化处理；然后运用遗传算法对支持向量机算法中的正则化参数C和核函数进行参数优化；最后采用最小二乘支持向量机方法直接对风电场的风速进行短期预测。结果证明小波变换与遗传算法优化的支持向量机方法相结合的风速预测具有一定的精度，可以有效的减小风速的间歇和波动对电网的影响。
风速预测 小波变换 支持向量机 遗传算法
柳玉 刘吉臻 曾德良
华北电力大学,北京市,中国,102206
国内会议
上海
中文
63-68
2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）