基于组合预测方法的风电场短期风速预测

被引：28

作者：

彭怀午 ^{[1
]}

刘方锐 ^{[2
]}

杨晓峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 内蒙古电力勘测设计院

[2] 华中科技大学电气与电子工程学院

来源：

太阳能学报 | 2011年 / 32卷 / 04期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

短期风速预测; 持续法; 人工神经网络; 支持向量机; 组合预测;

D O I：

10.19912/j.0254-0096.2011.04.019

中图分类号：

TK81 [风能];

学科分类号：

080703 ; 080704 ;

摘要：

基于持续法、人工神经网络法(ANN)和支持向量机(SVM)3种不同预测模型对内蒙古某风电场短期风速进行了预测研究,比较了不同单一预测模型的预测精度,并进行了4种不同预测模型的组合预测。计算结果表明,单一预测模型中支持向量机方法精度最高,而组合预测中3种方法组合的预测精度最高,并且组合预测精度均高于单一预测方法的精度。同时发现,当单一模型预测误差之间存在较强的负相关关系时,组合预测精度提高明显;而当单一模型预测误差之间存在较强的正相关关系时,则组合预测精度改进有限。

引用

页码：543 / 547

页数：5

共 9 条

[1] 基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测 [J].