文献类型：期刊文章

作　　者：田中大[1] 李树江[1] 王艳红[1] 高宪文[2]

机构地区：[1]沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870 [2]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(61034005);辽宁省博士科研启动基金(20141070)资助

年　　份：2015

卷　　号：30

期　　号：9

起止页码：112-120

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20152300924890)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。

关 键 词：短期风速 小波变换 自回归求和滑动平均模型  最小二乘支持向量机 组合预测

分 类 号：TM614]