文献类型：期刊文章

作　　者：曾杰[1] 张华[1]

机构地区：[1]华北电力大学可再生能源学院,北京市昌平区102206

出　　处：《电网技术》

年　　份：2009

卷　　号：33

期　　号：18

起止页码：144-147

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。

关 键 词：风速预测 最小二乘支持向量机(LS-SVM)  风电场 支持向量机(SVM)  神经网络  

分 类 号：TK81]