应用双支持向量回归机的风速预测模型
基于支持向量机的风速与风功率预测方法研究
基于支持向量机的风速与风功率猜测方法探究摘要：为了提高风电发电效率，准确猜测风速与风功率成为一个重要问题。
本文基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，探究了风速与风功率之间的干系，并提出了一种基于SVM的新型猜测方法。
起首，对风速与风功率数据进行采集，并进行预处理；然后，使用SVM算法进行训练和猜测，并对结果进行评估。
试验结果表明，本文提出的方法具有较高的准确性和稳定性，可以为风电发电提供参考。
1. 引言风力发电是一种可再生能源，得到了广泛应用。
准确猜测风速与风功率对提高风力发电效率具有重要意义。
目前，许多学者和工程师已经对风速与风功率的猜测进行了大量探究。
其中，基于SVM的方法能够对非线性问题进行有效建模和猜测，因此成为探究的热点。
2. 数据采集与预处理在本探究中，我们采集了风速与风功率的真实数据，并进行了预处理。
起首，使用传感器对风速进行测量，并定期记录。
同时，我们也记录了同时段的风力发电机的发电功率数据。
然后，对采集到的数据进行去噪、归一化等预处理步骤，以提高数据的质量和可用性。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计进修理论的非线性建模和猜测方法。
在本探究中，我们使用SVM算法对风速与风功率之间的干系进行建模和猜测。
起首，将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确性。
然后，使用SVM算法对训练集进行训练，得到模型的参数和权重。
最后，使用得到的模型对测试集进行猜测，并计算猜测结果与实际结果之间的误差。
4. 试验结果与谈论我们对采集到的风速与风功率数据进行了试验，并使用了本文提出的基于SVM的猜测方法进行了训练和猜测。
试验结果表明，使用SVM算法进行风速与风功率猜测具有较高的准确性和稳定性。
同时，我们还进行了与其他方法的比较试验，结果显示本文提出的方法在准确性和稳定性上都优于其他方法。
5. 结论与展望本文基于支持向量机算法探究了风速与风功率之间的猜测方法，并提出了一种新的基于SVM的猜测方法。
基于混合人工蜂群和人工鱼群优化的LSSVM脉动风速预测
第36卷第15期振动与冲击JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol.36 No. 15 2017基于混合人工蜂群和人工鱼群优化的LSSVM脉动风速预测张永康'李春祥'郑晓芬2，徐化喜3(1.上海大学土木工程系，上海200072 ; 2.同济大学建筑工程系，上海200092;3.上海飞虹钢结构工程有限公司，上海200090)摘要：考虑人工蜂群(ABC)和人工鱼群(AFS)算法的各自优势，提出混合智能算法（A BC +AFS)优化选择最小 二乘支持向量机(LSSVM)参数的方法，以提高其脉动风速预测模型的性能。
AFS算法有较强的全局寻优能力，混合智能 算法以AFS算法中的人工鱼寻优方式代替ABC算法中的引领蜂寻优方式，克服ABC算法易陷人局部最优的问题。
同时，ABC算法中的正负反馈机制可以克服AFS算法的后期盲目寻优、收敛速度下降的问题。
运用基于混合ABC、AFS优 化的LSSVM对脉动风速进行了预测，并与基于ABC、AFS和粒子群（PS0)算法优化的LSSVM脉动风速预测结果进行了 比较。
数值结果表明，基于混合A BC + AFS优化的LSSVM脉动风速预测模型有更好性能，具有工程应用前景。
关键词：人工蜂群算法；人工鱼群算法；混合智能优化；最小二乘支持向量机；脉动风速；预测性能中图分类号：TU311 文献标志码：A D0I ：10. 13465/j. cnki. jvs. 2017.15.030Fluctuating wind velocity prediction using LSSVM based on hybridintelligent optimization of ABC and ABFZHANG Yongkang1, LI Chunxiang1, ZHENG Xiaofen2 , XU Huaxi3(1. Department of Civil Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China；2. Department of Structural Engineering,Tongji University, Shanghai 200092, China；3. Shanghai Feihong Steel Structure Engineering Co. Ltd. ,Shanghai 200090, China) Abstract ；Considering advantages of the artificial bee colony ( ABC ) and the artificial fish swarm ( AFS ) algorithms, a hybrid intelligent optimization algorithm called ABC + AFS algorithm was used to optimize parameters of the least square support vector machine ( LSSVM) in order to improve its performance of predicting fluctuating wind velocity. Due to AFS algorithm having a better ability of skipping over local optima, the searching optima mode of artificial bees in ABC algorithm was replaced with that of artificial fishes in AFS algorithm to overcome problems of ABC algorithm being easily to fall into local optima. Concurrently, the positive and negative feedback mechanism in ABC algorithm was used to overcome problems of blindly searching optima and convergent speed dropping in the late period of AFS algorithm. LSSVM based on the ABC + AFS algorithm was used to predict fluctuating wind velocity. The results were compared with those using LSSVM based on ABC, AFS, and PSO algorithms, respectively. The numerical results showed that LSSVM based on the ABC + AFS algorithm has a better performance of predicting fluctuating wind velocity and a bright prospect of engineering application.Key words：artificial bee colony (ABC) ; artificial fish swarm (A BF) ；hybrid intelligent optimization；least square support vector machine (LSSVM) ；fluctuating wind velocity; prediction performance在台风作用下，大跨桥梁和高柔结构（例如:超高 层建筑)会产生剧烈的抖振。
SVM算法在风力发电机功率预测中的应用研究
• 100•风电功率的预测对风力发电系统具有重要意义，然而，风力发电的输出功率具有较大的波动性和间歇性，这对制定发电计划、调度运行带来了巨大的挑战。
本文介绍了一种基于SVM 算法对风电功率进行预测的方法，将风电功率的历史数据作为因变量，将其对应的影响风电功率的主要因素数据作为自变量，使用SVM 回归方法建立预测模型，找出最佳的模型参数，将需要预测的数据自变量输入到模型中，有效并准确地预测出风电功率数据，预测准确度可达到94%以上。
随着地球环境的污染和不可再生资源的过度消耗，人们把更多的目光投在了可再生资源身上。
风资源作为一种清洁能源，取之不尽，用之不竭，和目前常见的火力发电相比，没有污染排放，也没有煤炭资源消耗。
中国作为风资源储量巨大的国家，装机量逐年提高，从保护环境和节约资源的角度来看，风力发电具有良好的未来发展前景。
风电功率是风力发电系统中最为重要的指标之一，然而，风电功率会受到风速、风向角等因素的影响，因此对风电功率预测的准确性成为了关键。
国外风电功率预测研究工作起步较早，比较有代表性的方法主要有：丹麦的Riso 国家实验室的Prediktor 预测系统、西班牙的LocalPred 预测系统和德国AWPT 预测系统等。
其主要思想均是利用数值天气预测提供风机轮毂高度的风速、风向等预测信息，然后利用风电功率预测模块提供风电功率。
我国风力发电起步虽然较晚，但是在数十年来的发展趋势不容忽视，过快的发展速度导致了风电行业质量跟不上速度的结果。
在近些年，我国的风力发电领域开始由快速导向型发展转向质量导向型发展。
正是因为这种原因，我国风电功率预测在二十一世纪才开始受到行业重视，目前仍处于起步阶段。
我国目前正在开展基于人工神经网络、支持向量机等方法的风电功率预测模型研究，以及基于线性化和计算流体力学的物理模型方法，同时正在进行多种统计方法联合应用研究及统计方法与物理方法混合预测模型的研究。
本文采用机器学习中的支持向量机（SVM ）算法，探讨其在风力发电机功率预测中的应用研究，将有功功率的历史数据及其对应的变量数据进行训练建模，并使用测试数据集对预测模型进行检验。
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析在当今能源紧缺和环境保护日益重要的背景下，可再生能源的应用越来越广泛。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，已经成为当今电力系统中的重要组成部分。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。
因此，构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。
为了解决风电功率预测问题，研究人员们提出了各种预测模型。
下面将介绍几种常用的风电功率预测模型，并分析它们的特点和适用范围。
1. 物理模型物理模型基于风能的物理特性和机理原理，通过建立风力发电机和风速之间的数学模型来预测风电功率。
该模型需要大量的风速、温度、湿度等气象数据和风电机组的运行参数，并考虑地形、大气稳定度等因素的影响。
物理模型的优势在于能够准确地预测风电功率，尤其适用于中长期功率预测。
然而，物理模型对数据的要求高，需要大量的气象数据和风电机组运行参数，且计算复杂，因此不能满足实时预测的需求。
2. 统计模型统计模型通过对历史风速和风电功率数据的统计分析来建立预测模型。
常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。
时间序列模型基于时间序列的特性，通过对历史数据的自相关性和趋势进行分析来预测未来的风电功率。
回归模型则通过建立风电功率和气象数据之间的线性或非线性回归关系来进行预测。
人工神经网络模型则是通过模拟神经元之间的连接和运算过程来建立预测模型。
统计模型具有计算简单、预测准确度较高的特点，适用于短期和中期功率预测。
3. 智能优化模型智能优化模型结合了机器学习和优化算法，通过对大量历史数据的学习和训练来建立风电功率预测模型。
常用的智能优化模型包括遗传算法、粒子群算法和支持向量回归等。
这些方法能够自动地从海量数据中提取风能的规律和特征，并建立高精度的预测模型。
智能优化模型通过不断的学习和适应能够提高预测的准确性，并优化预测模型的参数。
风速预测模型的研究与应用
风速预测模型的研究与应用风能作为一种清洁可再生能源，在全球范围内得到了广泛应用。
但是，由于风速存在着不确定性，风能的开发和利用难度也相应增大。
因此，对于风的预测尤为重要。
风速预测模型的研究和应用可以极大地提高风能的利用效率，并对实现可持续能源发展具有重要的意义。
一、风速预测模型的研究1. 历史回顾风速预测的研究始于20世纪60年代，当时主要的方法是基于统计学和时间序列模型。
但是，由于风的预测存在着复杂的非线性关系，这种方法的预测精度并不高。
20世纪80年代，人们开始尝试在神经网络、支持向量机等机器学习算法中应用于风速预测领域。
这种方法的优点是可以适应复杂的非线性问题，并可以自适应地更新模型。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，人们开始将深度学习应用于风速预测模型中，有效提高了预测精度。
2. 风速预测模型的分类根据预测方法的不同，可以将风速预测模型分为以下几类：(1) 统计学模型：如ARIMA、GARCH。
(2) 机器学习模型：如神经网络、支持向量机、随机森林。
(3) 深度学习模型：如卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络。
除了以上几种模型，还有一些基于物理模型的风速预测方法，如基于流体力学原理的CFD模拟方法。
这种方法利用气象观测数据和高精度数值模拟方法，建立风场模型模拟风的分布规律，以实现精准的风速预测。
二、风速预测模型的应用风速预测模型在风电场、风能开发等领域得到了广泛应用。
具体包括以下几个方面：1. 电网调度风速预测模型可以为电网调度提供精确的风电功率预测，帮助电力公司制定最佳的电力调度计划，提供电网稳定可靠运行的保障。
2. 风电场管理风速预测模型可以为风电场企业提供精细化的管理服务，包括风速预测、风能利用率分析、风机状态监测等方面的内容，提升风电场的经济效益和运行效率。
3. 能源市场交易风速预测模型可以为能源市场交易提供基础数据，辅助电力市场的投资和交易决策。
这种模型可以将风电场产生的电力与市场交易需求进行匹配，实现电力市场的高效运行和风电的开发。
双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测
测风速数据进行 了风速 预测 ，结果表 明 ，所提方法能提高风速预测精度 。
关键词 ：风速 预测 ； 双加权方法 ； 加权最小二乘支持 向量机 ； 短期 预测 中图分类 号 ：Ｔ Ｋ ８ １ 文献标 志码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ３ — ８ ９ ３ ０ （ ２ ０ １ ４ ） Ｏ １ ～ ０ ０ １ ３ — ０ ５
ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ． Ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｒ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ｔ ｏ ｒ ｅ ｌ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ａ ｇ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｕ ｉ ｓ ｈ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ — ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ａ ｂ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ． Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｄ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｓ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｔ ｒ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ
基于ARMA模型的风电机组风速预测研究
基于ARMA模型的风电机组风速预测研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和清洁能源的大力发展，风能作为一种可再生、无污染且储量丰富的能源，受到了广泛的关注和应用。
风电机组作为风能利用的主要设备，其运行效率和稳定性对于提高风电场整体经济效益和推动风电产业持续发展具有重要意义。
然而，风速的随机性和波动性给风电机组的稳定运行带来了挑战。
因此，准确预测风速，以提前调整风电机组运行状态，对于提升风电场的运行效率和稳定性至关重要。
本文旨在研究基于ARMA（自回归移动平均）模型的风速预测方法。
我们将对ARMA模型的基本原理和特性进行详细介绍，包括模型的构建、参数估计和预测过程。
然后，我们将结合风电机组风速预测的实际需求，构建基于ARMA模型的风速预测模型，并通过实际数据验证模型的预测精度和稳定性。
我们还将探讨模型优化和改进的方法，以提高风速预测的准确性和适应性。
本文的研究不仅有助于提升风电机组风速预测的准确性和稳定性，为风电场的优化运行提供技术支持，同时也为其他领域的时间序列数据预测提供有益的参考和借鉴。
通过本文的研究，我们期望能为推动风电产业的持续发展和清洁能源的广泛应用做出一定的贡献。
二、文献综述随着可再生能源的日益重要，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
然而，风速的随机性和不稳定性对风电机组的运行和能效产生了显著影响。
因此，准确预测风速对于风电场的优化运行和管理至关重要。
近年来，基于ARMA 模型的风速预测方法在风速预测领域得到了广泛的研究和应用。
ARMA模型，即自回归移动平均模型，是一种时间序列预测方法，能够有效地捕捉风速序列中的自相关性和随机性。
通过拟合历史风速数据，ARMA模型能够构建出风速的动态变化模型，并基于此对未来的风速进行预测。
这种预测方法既考虑了风速的自回归性，即当前风速与前一时间步的风速之间的关系，又考虑了风速的随机性，即风速序列中的随机扰动项。
在国内外学者的研究中，ARMA模型在风速预测中的应用已经取得了显著的成果。
基于孪生支持向量回归的风力机功率预测方法
第43卷 第5期 2021-05 【59】基于孪生支持向量回归的风力机功率预测方法Wind turbine power prediction method based on twin support vector regression郭玉立，文泽军GUO Yu-li, WEN Ze-jun（湖南科技大学 机械设备健康维护湖南省重点实验室，湘潭 411201）摘 要：针对风力机运行状态的不确定性问题应用机器学习提出一种基于孪生支持向量回归的风力机功率预测方法。
首先，在孪生支持向量回归方法中分别采用线性核函数与多项式核函数，参数寻优上选用遗传算法建立预测模型并以平均预测精度作为评价指标；其次，基于SCADA数据分析影响风力机性能的环境因素确定了风速、风向和环境温度为输入，风力机功率为输出，并进行了数据预处理；最后，以2MW风力机为研究对象分别采用线性核函数与多项式核函数孪生支持向量回归预测方法进行了风力机功率预测，通过比较平均预测精度得出了多项式核函数孪生支持向量回归预测方法的预测精度较高。
实现了依据风力机短期历史运行数据对功率的精准预测，对风力机性能预警方面具有帮助。
关键词：孪生支持向量回归；风力机；遗传算法中图分类号：TK83 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2021)05-0059-04收稿日期：2020-12-26基金项目：国家重点研发计划：复杂机电系统服役状态质量指数表征体系与评估技术编号（2016YFF0203400）；湖南省教育厅资助科研项目：多工序制造系统偏差与力载荷传递诱发装配性能分析与保障方法（17A069）作者简介：郭玉立（1992 -），男，河南新乡人，硕士，研究方向为机械工程。
0 引言开发利用清洁无污染的风能是当今趋势所在。
风电场往往选址在环境复杂多变的高海拔区域，受环境的不确定性因素影响导致风力机产能低下甚至事故频发。
分析影响风力机性能的不确定性因素并依据短期历史运行数据实现功率的精准预测对风力机状态预警具有重要意义。
基于SVM的风速风功率预测模型
基于SVM的风速风功率预测模型SVM模型在机器学习和数据挖掘中得到了广泛的应用。
在风力发电中，风速和风功率的预测是非常重要的，在这篇文章中，我们将介绍如何使用SVM模型来进行风速风功率预测。
一、问题背景随着全球气候变化的趋势，各国的可再生能源发展逐渐受到重视。
其中，风力发电作为一种具有广阔前景的新兴产业，吸引了众多投资者的关注。
在风力发电中，风速是影响风力机输出功率的主要因素。
因此，精确地预测风速和风功率是非常重要的。
二、相关理论2.1 SVM模型支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习和人工智能的方法。
在SVM中，数据被视为点在高维空间中的点，SVM尝试在这个空间中找到一个超平面，将数据分为两类。
SVM的主要目标是最大化这个超平面与数据之间的最小距离。
SVM模型的主要流程为：数据预处理、模型训练和模型测试。
2.2 风速与风功率之间的关系在风力发电中，风速和风功率之间的关系如下：P = ½ρAV³其中，P是风力机的输出功率（kW），ρ是空气密度（kg/m³），A是叶片面积（m²），V是风速（m/s）。
可以看出，风速对风功率的影响是非常大的。
因此，准确地预测风速对于预测风功率非常重要。
三、数据预处理在进行SVM模型训练之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据归一化和特征选择等步骤。
3.1 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、修正、填充等操作。
这个步骤的目的是使数据具有可靠性和准确性。
在风速风功率预测中，根据采集数据的时间和地点等因素，首先需要进行数据筛选，去掉无效数据和异常数据。
然后根据实际情况进行数据修正和填充，使数据更加准确和完整。
3.2 数据归一化数据归一化是为了使数据具有可比性和可解释性，是SVM模型训练的重要步骤。
数据归一化方法包括最大-最小归一化、Z-Score标准化和小数定标标准化等。
基于人工智能的大气工程风速预测模型研究
基于人工智能的大气工程风速预测模型研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域中造成了革命性的影响。
在大气工程领域，风速预测一直是一个重要的课题。
准确的风速预测可以为大气工程的规划与设计提供重要依据，帮助优化电力风机输出、风能源利用等相关领域。
本文旨在探讨基于人工智能的大气工程风速预测模型研究，以此为基础来提高风速预测的准确性和可靠性。
1. 基于机器学习的风速预测模型人工智能中的机器学习算法在风速预测中表现出良好的效果。
通过对历史风速数据的学习和分析，机器学习算法可以建立起针对不同气象条件下的风速预测模型。
例如，利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法可以通过对大量历史风速数据的训练，建立出一个能够准确预测未来风速的模型。
此外，还可以利用深度学习算法中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来提高风速预测的准确性。
2. 数据处理与特征提取在构建风速预测模型时，数据处理和特征提取是非常关键的环节。
首先，需要对原始风速数据进行清洗和修复，确保数据的完整性和准确性。
然后，通过对数据进行分析和挖掘，提取出对预测风速有重要影响的特征，如气温、湿度、气压等气象因子。
此外，还可以采用时间序列分析的方法，提取风速的周期性和趋势特征，进一步优化预测模型。
3. 模型评估与优化对于基于人工智能的大气工程风速预测模型，模型评估和优化是不可或缺的环节。
通过与实际风速数据进行对比，可以评估模型的准确性和稳定性。
在模型评估的基础上，还可以通过调整模型参数、增加数据样本量、引入新的特征等手段来优化预测模型，提高其在实际应用中的表现。
4. 模型集成与应用为了进一步提高风速预测的准确性和可靠性，可以将多个预测模型进行集成。
通过将不同模型的预测结果进行加权组合，可以得到更为准确的风速预测结果。
应用双支持向量回归机的风速预测模型
应用双支持向量回归机的风速预测模型
宋亮;杨志霞;刘芳
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(027)008
【摘要】风速对风电场功率输出起着十分重要的作用,但由于风速具有很强的随机性,使得对其预测的精度不高.针对上述问题,以双支持向量回归机为主要工具,结合风电场的实测风速数据建立了风速预测模型；给出了模型的特征以及相关参数的,并与标准支持向量回归机的预测结果进行了比较.实验结果表明:双支持向量回归机在预测精度上优于标准支持向量回归机,为风电场的风速预测提供了参考.
【总页数】5页(P85-89)
【作者】宋亮;杨志霞;刘芳
【作者单位】新疆大学数学与系统科学学院,乌鲁木齐830046;新疆大学数学与系统科学学院,乌鲁木齐830046;北京天源科创风电技术有限公司,北京100076【正文语种】中文
【中图分类】TK81
【相关文献】
1.应用双支持向量回归机的风速预测模型 [J], 宋亮;杨志霞;刘芳;
2.新型支持向量机在风速预测模型中的应用研究 [J], 刘忠宝
3.基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型 [J], 王定成;倪郁佳;陈北京;曹智丽
4.基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型及其应用研究 [J], 丁爱霞
5.基于集成经验模态分解和最小二乘双支持向量回归机的风速预测算法研究 [J], 谷豪;李山;李文帅;李智敏;许傲然
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基于相关向量机的短期风速预测模型
基于相关向量机的短期风速预测模型韩中合;李秋菊;苑一鸣;周沛;徐搏超【期刊名称】《电力科学与技术学报》【年(卷),期】2017(032)003【摘要】风速变化频繁,很难建立高精度的风电场短期风速预测模型.基于支持向量回归机(SVR)的风速预测模型虽然应用广泛,但其时间成本限制了应用前景,且模型参数较多,难以进行模型优化.为此,采用相关向量机理论搭建风速预测模型,采用主动相关决策理论减轻了计算量,节约了模型预测的时间成本,同时模型参数较少,更容易实现模型优化.以2组风速数据为例,分别运用相关向量机(RVM)和SVR模型进行预测,算例结果表明:RVM模型短期风速预测结果误差更小,预测时间更短.【总页数】5页(P38-42)【作者】韩中合;李秋菊;苑一鸣;周沛;徐搏超【作者单位】华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定 071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定 071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定 071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定 071003【正文语种】中文【中图分类】TM614;TK81【相关文献】1.基于样本熵和支持向量机的短期风速预测模型 [J], 林常青;上官安琪;徐箭;许梁2.基于集合经验模态分解和支持向量机的短期风速预测模型 [J], 祝晓燕;张金会;付士鹏;朱霄珣3.基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究 [J], 黄彦辉;王龙杰;杨薛明4.基于相关向量机的短期风速预测模型 [J], 李慧杰;刘亚南;卫志农;李晓露;Kwok W Cheung;孙永辉;孙国强5.基于集合经验模态分解和支持向量机的短期风速预测模型 [J], 付桐林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测
双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测潘学萍;史宇伟;张弛【摘要】提出了双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测方法.考虑到离预测点越远的历史风速数据对预测值的影响越弱,对训练样本中输入向量数据进行第1次加权,以体现不同元素对预测影响的差异.同时为区分训练样本的差异性,降低异常样本的干扰,对训练样本进行第2次加权.对双加权后的训练样本,采用加权最小二乘支持向量机模型进行预测,降低了对异常点的敏感度,实现了对不同样本的区别对待.根据某实测风速数据进行了风速预测,结果表明,所提方法能提高风速预测精度.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2014(028)001【总页数】6页(P13-17,66)【关键词】风速预测;双加权方法;加权最小二乘支持向量机;短期预测【作者】潘学萍;史宇伟;张弛【作者单位】河海大学能源与电气学院,南京210098;河海大学能源与电气学院,南京210098;河海大学能源与电气学院,南京210098【正文语种】中文【中图分类】TK81风电作为当前发展最快的可再生能源发电形式，得到了世界各国的广泛重视[1]。
对风电场风速或风电功率的准确预测，可以减少电力系统的运行成本和旋转备用，提高风电穿透功率极限，增强风电场在电力市场中的竞争能力[2]。
由于风速的随机性和间歇性，准确预测风速难度较大[3]。
目前已有的风速预测方法可分为基于物理模型的方法和基于历史数据的预测方法两大类。
物理模型法采用天气预报数据进行预测，由于气象预报数据更新频率低，适用于中期风速预测[4]；基于历史数据的预测方法主要有空间相关法[5]、时间序列法[6]、人工神经网络法[7]、支持向量机（SVM）法[8]等。
空间相关法需要考虑风电场以及与之相近的几个地点的风速时间序列，对历史数据要求很高；时间序列法基于历史数据建模，通过模型识别、参数估计和模型检验等过程得到预测模型，适用于短期风速预测，但这种方法在气候变化较大时，预测精度不理想；人工神经网络具有自学习、自组织和自适应性，可以逼近任意复杂的非线性映射，但存在着隐层神经元个数难以确定、算法收敛速度慢以及容易陷入局部最小等问题。
三种基于支持向量机风速预测方法对比研究
三种基于支持向量机风速预测方法对比研究徐蓓蓓;蒋铁铮;易宏【摘要】本文介绍了3种基于支持向量机的风电场风速预测模型,分别是最小二乘支持向量机、遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型。
针对不同的预测周期,对3种方法在风速预测中的应用进行了研究和比较。
研究结果表明：预测周期较短时,三者的预测结果相近;在中长期预测中,遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型要优于最小二乘支持向量机,但2者的结果又有着各自的特点。
实际运用时,应根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型,以取得最优预测结果。
%This article describes three optimization method based on support vector machine model for wind speed forecasting.There are least squares support vector machine（LSSVM）,genetic algorithms（GA） based LSSVM,and Empirical mode decomposition（EMD） combined with pare the effect of wind speed forecast for three methods with different forecast period.The results show that：when forecast period is short,the result is similar to the three predictions;In the long-term forecast,GA-LSSVM model and EMD combined with GA-LSSVM model is superior toLSSVM,however,the results of those two methods have their own characteristics.In practical application,the analysis should be based on the specific situation and determine,select the appropriate model to obtain the best predictions.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】4页(P22-25)【关键词】风速预测;最小二乘支持向量机;遗传算法;经验模式分解【作者】徐蓓蓓;蒋铁铮;易宏【作者单位】长沙理工大学电气与信息学院,长沙410114;长沙理工大学电气与信息学院,长沙410114;长沙理工大学电气与信息学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】O211.67风能作为一种无污染、可再生能源，已得到世界各国的高度重视[1]。
考虑相关因素的最小二乘支持向量机风速预测方法
考虑相关因素的最小二乘支持向量机风速预测方法栗然;陈倩;徐宏锐【摘要】准确的短期风速预测对电网的安全稳定性及降低运行成本具有重要意义.提出了考虑相关因素的最小二乘支持向量机风速预测方法,通过相关性分析,寻找对风速影响较大的因素,作为预测风速的信息特征参考量,并利用灰色关联分析方法,对风速数据进行预处理,筛选出某些与预测日特征相似的历史样本作为最小二乘支持向量机模型的训练样本,定量分析了预测模型的输入变量.由于训练样本与预测日风速信息的相似度极高,通过实例验证,有效提高了预测结果的可信度和精确度.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2010(038)021【总页数】6页(P146-151)【关键词】风速预测;相关因素;灰色关联;最小二乘支持向量机;参数优化【作者】栗然;陈倩;徐宏锐【作者单位】华北电力大学电气工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学电气工程学院,河北,保定,071003;山西省电力公司调度通信中心,山西,太原,030001【正文语种】中文【中图分类】TM715由于风电具有很强的随机性，大规模风电的接入对电力系统的安全稳定运行带来了新挑战。
对风电场风速或风电功率进行比较准确的预测，有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效减轻风电对电网的影响，还可以减少电力系统运行成本和旋转备用，提高风电穿透功率极限，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力[1-4]。
对风电场做短期风速预测，再由风电场功率曲线得到风力发电功率的预测值，这是进行风力发电功率预测的有效途径之一。
目前，国内对风电功率预测的研究较少。
常用的预测方法有空间相关性法[5]、时间序列法[6]、人工神经网络法[7]等。
空间相关性法需要考虑风电场以及与之相近几个地点的多组风速数据，运用几个地点风速之间的空间相关性，进行风速预测，该方法对原始数据要求很高[8]。
时间序列法需要大量的历史数据来建模，只需单一风速时间序列即可建立模型，不考虑相关因素与风速之间相互依存的因果关系，只适用于超短期风速预测，在气候变化很大的情况下预测结果不理想。
基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型
基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型王定成;倪郁佳;陈北京;曹智丽【期刊名称】《南京师大学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】Wind is random and has many factors. Besides,the prediction accuracy of wind is not high. Therefore,based on the statistics relationship between Support Vector Machine( SVM) and information geometry,the geometry of kernel function is analyzed. A data dependent kernel is constructed and combined with Support Vector Regression( SVR) . Then,the support vector regression machine with data dependent kernel is proposed. We build a wind speed forecasting model and forecast the wind speed. Compared with SVM and neural networks,DDK-SVR method has higher prediction accuracy.%针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归( Data Dependent Kernel-SVR,DDK-SVR)方法。
将该方法用于风速预测中,建立DDK-SVR风速预测模型,并将预测结果与传统支持向量机、神经网络方法进行对比。
基于支持向量机回归的短期风速预测方法的研究
基于支持向量机回归的短期风速预测方法的研究针对风力发电中的短期风速预测方法研究的不足，文章提出了一种基于支持向量机回归的短期风速预测方法和模型。
提出的方法首先选取风电场采集的样本数据，进行预处理后，确定出样本训练集和测试集；在选择向量机核函数后，确定SVM模型待寻优参数，最后利用寻优的最佳参数来训练SVM模型，通过模型来预测未来某一时刻的风速值。
文章提出的方法在风速负荷的预测精度和预测方法的收敛速度等方面都有了提高，该方法具有重要的现实意义和应用前景。
标签：风力发电；支持向量机；寻优参数1 概述当前，风力发电对合理改善能源结构、合理保护生态环境、合理保障能源清洁安全和实现经济的可持续发展有着十分重要的意义，这已经成为世界的共同发展目标。
但是，目前几乎大部分的风电机组输出功率都具有如下特点：具有间歇性、具有非线性、具有变化速度快、波动范围很大。
想要实现风电的规模化发展，从而优化电网的调度，加强风电市场的竞争力和活力，那么风电场就必须开展风电功率预测的预报和预警，必须具备日预报甚至实时预报能力[1]。
因此，对风电场的风速预测，尤其是超短期、短期预测，可以有效的改善风电并网对电力系统的影响，对发电场制定更合理的发电规划具有重要作用。
短期风速预测是风电并网中的关键技术，并发挥重要的作用，如何制定合理的短期风速预测模型，研究出短期风速预测方法是亟需解决的问题，并且也具有广阔的市场前景和应用前景[2-3]。
文章的目的在于针对现有短缺风速预测方法存在的问题，提出了一种基于支持向量机回归的短期风速预测方法和模型。
在短缺风速的预测精度和预测方法的收敛速度等方面都有了提高，该方法具有重要的现实意义和应用前景。
2 基于改進的支持向量机回归的方法针对短缺风速预测的特点，提出了一种基于改进的支持向量机回归的方法，具体流程如图1所示。
（1）初始化。
首先设定参数节点集大小m、最大搜索代数Kmax、临时局部网络的值Ni、连接搜索概率值Ps和节点邻域值l，将搜索代数的初值kg设置为1，最后设置随机产生初始值个数有关的值M，C、？滓的搜索范围。
风电场短期风速预测的MRA-SVM模型
风电场短期风速预测的MRA-SVM模型
杨亚兰;徐耀良;钟绍山;谢江媛
【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》
【年(卷),期】2014(026)005
【摘要】为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型.模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值.通过对某风场10 d的实测风速进行分析,预测了未来4h的风速.用均方根误差和平均绝对百分比误差对模型进行评价,与单一的SVM方法相比,提高了预测精度.实验证明,模型具有较强的风速预测能力,能普遍适用于风速的短期预测.
【总页数】6页(P44-49)
【作者】杨亚兰;徐耀良;钟绍山;谢江媛
【作者单位】上海电力学院电力与自动化工程学院,上海 200090;上海电力学院电力与自动化工程学院,上海 200090;上海电力学院电力与自动化工程学院,上海200090;上海电力学院电力与自动化工程学院,上海 200090
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.基于粗糙集和RBF神经网络的风电场短期风速预测模型 [J], 王莉;王德明;张广明;周献中
2.基于统计聚类与时序分析的风电场短期风速预测模型 [J], 陈勤勤;陈国初
3.新投产风电场的短期风速预测模型建立 [J], 陈欣;孙翰墨;申烛;孟凯锋;岳捷
4.基于经验模式分解的风电场短期风速预测模型 [J], 栗然;王粤;肖进永
5.基于差分自回归滑动平均模型的风电场短期风速预测 [J], 孟天星;张厚升
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第２ ７卷 第 ８期
Ｖｏ １ ．２７
Ｎｏ． ８
重 庆 理 工 大 学 学 报 （自然科 学 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）
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对其 预 测 的精 度 不 高。针 对上 述 问题 ， 以双 支持 向量 回 归机 为 主要 工 具 ， 结 合风 电场 的 实测 风
速数据建立 了风速预测模型； 给 出了模型的特征 以及相 关参数的， 并与标准支持 向量 回归机 的
预 测 结果 进行 了比较 。 实验 结 果表 明 ： 双 支持 向量 回归机在 预测 精度 上优 于标 准 支持 向量 回 归
（ １ ． 新疆大学 数学与系统科学学院 ， 乌鲁木齐 ８ ３ ０ ０ ４ ６ ；
２ ． 北 京天 源科 创 风 电技术有 限公 司 ， 北京 摘 １ ０ ０ ０ ７ ６ ）
要： 风速 对 风 电场功 率输 出起 着 十分 重要 的作 用 ， 但 由于风 速具 有很 强的 随机 性 ， 使 得
２ ０ １ ３年 ８月
Ａｕ ｇ．２０１ ３
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４ － ８ ４ ２ ５ （ Ｚ ） ． ２ ０ １ ３ ． ０ ８ ． ０ １ ８
应 用 双 支 持 向量 回归机 的风 速 预 测模 型
宋 亮 ， 杨 志 霞 ， 刘 芳
机， 为风 电场 的风 速预 测提 供 了参考 。
关
键
词： 风 速 预测 ； 双 支持 向量 回 归机 ； 支持 向量 回归机 ； 风 电场
文献 标识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ４— ８ ４ ２ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８— ０ ０ ８ ５— ０ ５
中图分 类 号 ： Ｔ Ｋ ８ １
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