共 13 条
- [10] 数据挖掘中的新方法[M]. 科学出版社 , 邓乃扬, 2004
基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测
被引：127
作者：
杜颖
[1
]
卢继平
[1
]
李青
[2
]
邓颖玲
[3
]
机构：
[1] 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
[2] 甘肃洁源风电有限责任公司
[3] 中国民用航空湛江空中交通管理站
来源：
关键词：
风力发电;
风速预测;
最小二乘支持向量机(LS-SVM);
网格搜索;
BP神经网络;
D O I：
10.13335/j.1000-3673.pst.2008.15.018
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TM614 [风能发电];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本文提出方法与BP(back propagation)神经网络法的预测结果进行对比,表明前者具有更高的精度和更强的鲁棒性,因此是一种比较有价值的风速预测方法。
引用
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