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基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测
被引:93
作者:

王晓兰
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机构: 兰州理工大学电气工程与信息工程学院

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[1] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
来源:
关键词:
风速预测;
风力发电;
风电场;
小波分解;
最小二乘支持向量机;
D O I:
10.13335/j.1000-3673.pst.2010.01.008
中图分类号:
TM614 [风能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。
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Indiana Univ, Dept Geog, Atmospher Sci Program, Bloomington, IN 47405 USA Univ Edinburgh, Sch Engn & Elect, Inst Energy Syst, Edinburgh EH9 3JL, Midlothian, Scotland

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