本文關(guān)鍵詞：基于最大熵混沌時間序列的支持向量機短期風(fēng)速預(yù)測模型研究

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【摘要】：為了提高短期風(fēng)速預(yù)測的精度,減小風(fēng)力發(fā)電接入對電力系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定運行帶來的影響,提出基于最大熵混沌時間序列的支持向量機短期風(fēng)速預(yù)測模型。該模型將最大熵原理引入到混沌時間序列樣本選擇過程中,針對風(fēng)速混沌時間序列建模,并采用貝葉斯框架下的最小二乘支持向量機對風(fēng)速進行短期預(yù)測。仿真實驗結(jié)果表明,該預(yù)測模型能有效提高短期風(fēng)速預(yù)測的精度。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 短期風(fēng)速預(yù)測 混沌時間序列 最大熵 最小二乘支持向量機
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言目前,開發(fā)和利用風(fēng)能的主要形式是風(fēng)力發(fā)電大規(guī)模并網(wǎng)。但風(fēng)速具有間歇性、波動性、強隨機性和不可控性等特點,這些因素給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行及正常調(diào)度帶來新的挑戰(zhàn)和問題。目前,加強風(fēng)電并網(wǎng)管理的關(guān)鍵措施之一就是風(fēng)速預(yù)測,如果能對風(fēng)速進行較準確的短期預(yù)測,進而根據(jù)

【參考文獻】

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本文編號：562188