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基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究 被引量：9
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作者 黄彦辉 王龙杰 杨薛明 《电测与仪表》 北大核心 2015年第17期32-37,共6页
风电场风速及风电功率预测技术是加强风电并网管理的关键措施之一。为了提高短期风速预测的精度,减小风电并网对电力系统的电能质量及其安全稳定运行带来的影响,提出了基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型针对风速混... 风电场风速及风电功率预测技术是加强风电并网管理的关键措施之一。为了提高短期风速预测的精度,减小风电并网对电力系统的电能质量及其安全稳定运行带来的影响,提出了基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型针对风速混沌时间序列建模,并采用基于贝叶斯框架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,该预测模型有效地提高了短期风速预测的精度。 展开更多
关键词 风电并网管理 短期风速预测 混沌时间序列 最小二乘支持向量机
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