【摘 要】
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为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法
【机 构】
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兰州石化职业技术学院电子电气工程系
【基金项目】
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甘肃省教育厅科研项目（0514-02）
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为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法采用小波分解法对风速信号进行分解,使之分解成不同频带的高频和低频分量;再利用最小二乘支持向量机对各分量建立预测模型,将各预测模型的预测值叠加可得到模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅰ。其次,将预测模型I的预测结果设为训练样本,采用经验模式分解法把训练样本集分解成若干本征模式分量和趋势项;再利用最小二乘支持向量机对各本征模式分量和趋势项建立预测模型,
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