本文選題：風(fēng)力發(fā)電 + 支持向量機(jī)　； 參考：《科技創(chuàng)新與應(yīng)用》2016年36期

【摘要】：針對風(fēng)力發(fā)電中的短期風(fēng)速預(yù)測方法研究的不足,文章提出了一種基于支持向量機(jī)回歸的短期風(fēng)速預(yù)測方法和模型。提出的方法首先選取風(fēng)電場采集的樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)處理后,確定出樣本訓(xùn)練集和測試集;在選擇向量機(jī)核函數(shù)后,確定SVM模型待尋優(yōu)參數(shù),最后利用尋優(yōu)的最佳參數(shù)來訓(xùn)練SVM模型,通過模型來預(yù)測未來某一時刻的風(fēng)速值。文章提出的方法在風(fēng)速負(fù)荷的預(yù)測精度和預(yù)測方法的收斂速度等方面都有了提高,該方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景。
[Abstract]:Aiming at the shortage of short-term wind speed prediction methods in wind power generation, a short-term wind speed prediction method and model based on support vector machine regression is proposed in this paper. The proposed method firstly selects the sample data collected by the wind farm, after preprocessing, determines the sample training set and the test set, and after selecting the kernel function of the vector machine, determines the parameters of the SVM model to be optimized. Finally, the optimal parameters are used to train the SVM model, and the model is used to predict the wind speed at a certain time in the future. The method proposed in this paper has improved the precision of wind speed load prediction and the convergence rate of forecasting method, which has important practical significance and application prospect.
【作者單位】： 國網(wǎng)長春供電公司;
【分類號】：TM614;TP18

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10 侯澍e，

本文編號：1860685