基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

发布时间：2017-07-19 09:28

  本文关键词：基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

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【摘要】：为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采用贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明,该预测模型能有效提高短期风速预测的精度。
【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 短期风速预测 混沌时间序列 最大熵 最小二乘支持向量机
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言目前,开发和利用风能的主要形式是风力发电大规模并网。但风速具有间歇性、波动性、强随机性和不可控性等特点,这些因素给电网的安全稳定运行及正常调度带来新的挑战和问题。目前,加强风电并网管理的关键措施之一就是风速预测,如果能对风速进行较准确的短期预测,进而根据

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：562188