10.3969/j.issn.1005-2992.2015.03.009
基于因散经验模式分解与最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测
建立准确而高效的风速预测模型是指导电力系统规划及安全稳定运行的重要基础。对现有预测方法深入研究的基础上,研究基于因散经验模式分解( Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)及最小二乘支持向量机(LS_SVM),建立了综合考虑温度和气压因素的短期风速预测模型。通过对两个地区历史风速数据的计算和分析,结果表明提出的预测模型具有预测精度高、适应性强等优点。
风速预测、因散经验模式分解、最小二乘支持向量机、预测方法
TM733(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金51177010、51377017;吉林省自然科学基金20125164
2015-07-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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