基于小波变换的风电场短期风速组合预测

发布时间：2017-12-11 10:25

  本文关键词：基于小波变换的风电场短期风速组合预测

  更多相关文章： 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

【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。
【作者单位】： 沈阳工业大学信息科学与工程学院;东北大学信息科学与工程学院;
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言随着化石燃料的日益枯竭及环境污染的日益严重,风能作为一种无污染的可再生能源,得到世界各国的高度重视,风力发电成为世界各国重点发展的可再生能源发电技术之一[1]。但研究发现风速的随机性导致风电并网后对电力系统的稳定性产生严重影响[2]。目前解决这一问题的方法有

【相似文献】

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 孙将平;叶志斌;季永青;;浙江省水路货运量最优组合预测[A];第六届长三角科技论坛航运分论坛暨江苏省航海学会2009年学术年会论文集[C];2009年

2 刘平;张莉;马秀兰;;乌鲁木齐市农、林、牧、渔业总产值的组合预测研究[A];Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China[C];2000年

3 李国锋;陈绪根;;山东省劳动力就业需求组合预测研究[A];21世纪数量经济学（第9卷）[C];2008年

4 田瑾;项静恬;陈殿斌;;多种时间序列建模及组合预测的比较和改进[A];中国现场统计研究会第九届学术年会论文集[C];1999年

5 李存金;;简单平均法下的最优组合预测问题研究[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第3卷）[C];1995年

6 刘茂余;于丽英;;一种组合预测新方法的研究[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年

7 樊英;张秋菊;;工业增加值预测系统的分析设计[A];中国企业运筹学[C];2006年

8 吴登生;李建平;孙晓蕾;;考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究[A];中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A02管理科学[C];2014年

9 吴文东;吴刚;魏一鸣;范英;;基于相关系数的钢材需求量组合预测[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年

10 ;国外风电功率预测发展现状[A];中国农机工业协会风能设备分会《风能产业》（2014年第1期）[C];2014年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 刘启浩;风险值组合预测的理论与实证[D];北京工业大学;2009年

2 蒋传进;基于模型遴选规则的自适应组合预测研究[D];东华大学;2014年

3 谭泗桥;支持向量回归机的改进及其在植物保护中的应用[D];湖南农业大学;2008年

4 王富强;风电场短期风速预测及模拟的理论与方法研究[D];华北电力大学;2013年

5 龚科;基于软集合理论的外贸出口量预测方法研究[D];重庆大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 叶晨;风电功率组合预测研究[D];华北电力大学（北京）;2011年

2 丁咏梅;我国股票价格的组合预测[D];华中科技大学;2005年

3 王庆庆;我国国内石油供给的组合预测研究[D];浙江工商大学;2006年

4 高放;组合预测研究及其在交通流量预测中的应用[D];山东科技大学;2008年

5 吉敏;支持向量回归机在组合预测中的应用研究[D];东华大学;2011年

6 毛开翼;关于组合预测中的权重确定及应用[D];成都理工大学;2007年

7 王梦冬;人民币汇率短期组合预测研究[D];天津大学;2008年

8 朱素玲;组合预测中单项模型选择研究及其权重系数优化[D];兰州大学;2010年

9 章锋;中短期航空客运量的组合预测应用研究[D];华中科技大学;2009年

10 张伟;基于状态转移的人民币汇率时变组合预测研究[D];重庆师范大学;2010年

，

本文编号：1278114