基于DTCWT与LSSVM的风电场短期风速预测

作者：李辉; 陶伟; 姜一波; 李大锦; 王林昌; 吴杰

来源：常州工学院学报, 2019, 32(01): 14-19.

• 风速
• 预测
• 双树复小波
• 最小二乘支持向量机
• 子带

由于风速具有很强的非线性特性,传统的预测方法难以对其准确预测。为提高预测精度,提出了将双树复小波与最小二乘支持向量机相结合的风速时间序列预测建模方法。首先,利用双树复小波对风速时间序列进行多尺度分解,将其分解为高频子带和低频子带;其次,利用最小二乘支持向量机对不同频率的子带建立相应的预测模型;最后,将各子带预测值进行等权求和得到预测结果。实验表明,基于双树复小波与最小二乘支持向量机的混合预测模型具有较高的预测精度,其平均绝对误差为3. 79%。

• 单位
  常州工学院