基于小波变换的ARMA-LSSVM短期风速预测

作者：赵辉; 李斌; 李彪; 岳有军

来源：中国电力, 2012, (04): 78-81.

• 短期风速预测
• 小波变换
• 时间序列
• 最小二乘支持向量机 short-term wind speed forecasting
• wavelet transform
• time series
• least square support vector machine

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...

• 单位
  陕西长岭纺织机电科技有限公司; 天津理工大学