【摘 要】
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对风电场风速的准确预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。提出将时间序列自回归滑动平均模型(Auto Regressive Moving Average,ARMA)与最小二乘支
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室,陕西长岭纺织机电科技有限公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2007AA041401）,天津市高等学校科技发展基金资助项目（2006ZD32）
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对风电场风速的准确预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。提出将时间序列自回归滑动平均模型(Auto Regressive Moving Average,ARMA)与最小二乘支持向量机模型(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的混合模型短期风速预测方法。采用小波变换(Wavelet Transform,WT)方法将历史风速序列分解成具有不同频率特征的序列。根据分解后各分量的特点,对于低频趋势分量选取LS-SVM方法进行预测,而高频波动分量则选取ARMA模型进行预测,采用小波重构得到最终预测结果。仿真实例表明,不同的预测方法整体的预测精度不同,而混合模型预测的均方根误差最低为11.5%,与单一预测方法相比,混合模型提高了预测精度。
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