10.3969/j.issn.1006-6047.2013.07.006
基于云支持向量机模型的短期风电功率预测
将云模型和支持向量机(SVM)相结合,提出一种适合短期风电功率预测的云支持向量机模型.该模型采用云变换方法提取风速序列的定性特征,并通过SVM建立风速特征与风电功率间的关系.对未来24h的风电功率预测结果显示,该模型在某个点上的预测值是一个有稳定倾向的离散值集合.采用逆向云算法求取集合的期望值作为确定性预测结果,并与SVM和自回归求和移动平均(ARIMA)模型的预测结果相比较,结果表明云支持向量机具有更高的预测精度,预测效果显著,因此,该模型可有效应用于短期风电功率预测.
风电、预测、云模型、云变换、支持向量机
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TM614(发电、发电厂)
2013-10-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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