基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测

摘要：

风力具有很强的间歇性和波动性，导致风电负荷预测困难，主要表现在预测计算速度慢，可预测的未来时间短，预测精度不高。为了解决这些预测困难，将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的方法运用在超短期风电负荷预测中。最小二乘支持向量机通过改进算法，简化了计算的复杂性，使计算速度明显增快，也进一步提高了预测的精度。用实际数据进行仿真，实验结果表明，基于LS-SVM的方法可以进一步提高超短期风电负荷预测的精度，加快计算和预测的速度，与其他方法相比预测精度和运算速度都有优势，用于超短期风电负荷预测是有效可行的。

关键词：风电负荷预测、超短期、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、预测精度、运算速度

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2014-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：35-37