基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究

作者：杨茂; 刘慧宇^*; 孙勇; 李宝聚

来源：东北电力大学学报, 2020, 40(03): 1-7.

DOI：10.19718/j.issn.1005-2992.2020-03-0001-07

• 风电功率
• 实时预测
• 原子稀疏分解
• 支持向量机
• 组合预测

准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度.

• 单位
  东北电力大学; 国网吉林省电力有限公司