基于预测误差校正的支持向量机短期风速预测

被引：10

作者：

周松林 ^{[1
,2
]}

茆美琴 ^{[1
]}

苏建徽 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学教育部光伏系统工程中心

[2] 铜陵学院电气工程系

来源：

系统仿真学报 | 2012年 / 04期

关键词：

风速预测; 预测误差校正; 支持向量机; 小波分解;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2012.04.021

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

对风电场风速进行较为准确的预测,对于电力部门及时调整调度计划至关重要。建立了支持向量机风速预测模型,并提出了结合预测误差校正来提高预测精度的新思路。先建立SVM模型初步预测风速,再将得到的训练误差和测试误差分别构建样本,建立基于小波-支持向量机的误差预测模型进行误差预测,最后用预测误差对风速初步预测值进行校正。仿真结果表明所提方法能明显改善预测精度,而且方法简洁明了,具有很好的稳健性,能够推广到长期风速预测、负荷预测及其它预测领域。

引用

页码：769 / 773

页数：5

共 11 条

[1] 短期负荷预测中SVM参数选取的混沌优化方法 [J].