基于D-S证据理论的短期风速预测模型

摘要：

提出一种基于D-S证据理论的短期风速组合预测模型.分别采用时间序列、BP神经网络和支持向量机预测模型对风速进行预测,通过对预测误差的分析,借助D-S证据理论对3种模型进行融合.选取待测日前凡日的风速数据作为融合样本,计算出相应的基本信任分配函数,同时将函数进行融合,并将融合结果作为风速预测模型的权重,得到待预测日的风速预测结果.仿真结果表明,所提组合预测模型的预测误差更小,效果更好.

关键词：风电、时间序列、BP神经网络、支持向量机、D-S证据理论、预测、模型

所属期刊栏目：33

分类号：TM715;TM614(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50877024,51107032,61104045;the National Natural Science Foundation of China50877024,51107032,61104045

在线出版日期：2013-10-10（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：131-136