文献类型：期刊文章

作　　者：张华[1] 郁永静[1] 冯志军[2] 孙科[1]

机构地区：[1]华北电力大学可再生能源学院,北京102206 [2]新华水利水电投资公司,北京100053

出　　处：《水力发电学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(50579083)

年　　份：2012

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：208-212

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20121214874410)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用小波分析与支持向量机数据挖掘技术,建立风速预测模型(WD-SVM)。首先对原始风速时间序列进行小波分解,然后对分解后各层数据序列分别用支持向量机进行预测,最后将各层预测值进行小波重构得到预测风速序列。将WD-SVM模型应用于某风电场,进行了风速数据时间间隔为10min的提前4小时,即提前24步滚动预测,将一天分为21个时段进行了预测,预测的均方根误差平均值为11.71%。与仅使用支持向量机进行预测的模型(SVM)进行比较,组合模型预测精度明显高于单一模型。

关 键 词：风功率预测  多步预测 支持向量机 小波变换 风电场

分 类 号：TV11]