基于多属性决策和支持向量机的风电功率非线性组合预测

摘要：

针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,提出了基于多属性决策和支持向量机(SVM)的风电功率非线性组合预测模型.首先基于多属性决策理论,在检验其预测有效的情况下选择3种最优模型作为单项预测模型,并分别建模预测得到3种不同的预测结果；然后将各单项的预测结果作为训练输入,将相应的实际值作为训练输出,建立SVM组合预测模型.为检验该模型预测的有效性,用2组不同的历史数据进行验证,结果表明:该组合模型综合了各单项模型的优点,其均方根误差和平均百分比误差均小于各单项模型及其他组合模型,有效地提高了预测精度.最后还研究了采样间隔对预测结果的影响,结论表明:当采样间隔为5～15 min时,预测精度较高.

关键词：风电功率、非线性组合、组合预测、多属性决策、支持向量机、采样间隔

所属期刊栏目：37

分类号：S1 ;TP2

资助基金：输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目2007DA10512712205;重庆市科委科技计划攻关项目CSTC2008AB3047

在线出版日期：2013-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：29-34