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- [7] A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition[J]. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) : 121 - 167Burges, CJC
基于SVM方法的风电场短期风速预测
被引：23
作者：
彭怀午
[1
]
杨晓峰
[1
]
刘方锐
[2
]
机构：
[1] 内蒙古电力勘测设计院
[2] 华中科技大学电气与电子工程学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
风电场;
短期风速预测;
支持向量机(SVM);
D O I：
暂无
中图分类号：
TM614 [风能发电];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
针对基于支持向量机的风电场短期风速预测进行研究,选择了不同的输入向量(历史风速时间序列,历史风速和温度,历史风速、温度和风向,历史风速、温度和时间)作为输入进行误差对比分析。实测数据及分析结果表明,采用历史风度和温度的二输入模型,预测效果最佳,为风速的短期预测和发电量预测提供了较好的参考价值。
引用
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