【摘 要】
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为了提高短期风电功率的预测精度,采用支持向量机回归方法,以10min采样间隔的实测风速和温度序列为输入数据,针对连续19天的历史数据按每隔5h进行一次预测,每次采用一天144组
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为了提高短期风电功率的预测精度,采用支持向量机回归方法,以10min采样间隔的实测风速和温度序列为输入数据,针对连续19天的历史数据按每隔5h进行一次预测,每次采用一天144组风速、温度数据进行训练。实验分别选取了10min、30min和1h的预测时间尺度,得到不同向量维数下预测结果的均方误差、均方百分比误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及相关系数。结果表明,对于特定的预测对象,支持向量机向量维数具有一个使预测精度最高、误差最小的最优值;对于不同的预测时间尺度,向量维数的最优值一般不同。
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