支持向量回歸機(jī)在風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、針對(duì)風(fēng)電出力的波動(dòng)性問(wèn)題，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速及風(fēng)電機(jī)組功率短期預(yù)測(cè)問(wèn)題已受到國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的關(guān)注。對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是進(jìn)行功率預(yù)測(cè)的前提，可及時(shí)調(diào)整調(diào)度計(jì)劃，有效地減輕風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的不利影響。本文分析了實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速特性，將支持向量回歸機(jī)(SVR)應(yīng)用在風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)中。為提高SVR模型的預(yù)測(cè)性能，對(duì)歷史風(fēng)速日進(jìn)行模糊聚類，選擇預(yù)測(cè)日的相似風(fēng)速日作為SVR的訓(xùn)練樣本。分析了SVR各參數(shù)對(duì)其預(yù)測(cè)性能的影響，并將粒子群算法引入到SV

2、R的參數(shù)優(yōu)化，并通過(guò)對(duì)網(wǎng)格搜索法的對(duì)比說(shuō)明其有效性。針對(duì)風(fēng)速的不平穩(wěn)性會(huì)影響預(yù)測(cè)精度，提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蚐VR相結(jié)合的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法，首先對(duì)風(fēng)速序列進(jìn)行基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾钠椒€(wěn)化處理，然后針對(duì)分解后的各尺度分量分別建立SVR進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后對(duì)各分量的預(yù)測(cè)值求和作為最終的預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法的預(yù)測(cè)精度較高，從而有效地減輕了風(fēng)速序列的不平穩(wěn)性對(duì)預(yù)測(cè)效果的不利影響。最后，基于VC++6.0的開發(fā)環(huán)境，開發(fā)了一個(gè)簡(jiǎn)單的風(fēng)速預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)