基于小波變換和支持向量機的短期風電功率預測.pdf

1、　　近年來,風能作為一種清潔、永續(xù)的能源得到了國家的大力扶持和鼓勵,風力發(fā)電量也隨之得到了迅猛發(fā)展。然而由于我國電網基礎建設相對薄弱,當其發(fā)電量在電網中的比例達到一定程度時,勢必給電網的穩(wěn)定性帶來嚴峻的挑戰(zhàn)。因此為解決風速的隨機波動特性對并網風力發(fā)電系統(tǒng)造成的沖擊,需要對短期風速進行準確的預測。
　　本文建立了一種將小波變換和支持向量機理論相結合的綜合預測模型。首先運用小波變換得到風速序列在不同尺度下的變化特性,提取出風速中的低

2、頻趨勢分量和高頻波動分量；其次利用改進的粒子群算法對支持向量機的參數(shù)進行尋優(yōu)處理；然后基于優(yōu)化后的支持向量機將輸入的風速低頻趨勢分量映射到一個高維特征空間中,并通過小波重構實現(xiàn)風速的精確預測；最后將預測后的風速序列代入風機的特性功率曲線,得到最終的風電預測結果。
　　實驗表明該模型具有泛化能力強,預測精度高等優(yōu)點,700 個作為訓練樣本,200 個測試樣本,預測風速序列均方根誤差最低可達0.0932,預測功率結果偏差為零的點占總