svm

基于气象因子修正的风电场短期风速预测摘要：为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了基于当地气象因子和支持向量机（mf-svm）的模型。以风场所在地的气象台所测物理因子为输入，用bp神经网络预测出未来3天的平均风速，作为风场短期风速预测的修正参考值；基于风场单台风机的历史风速，用支持向量机（svm）方法预测出未来4小时风速值，并加以修正，实例证明模型具有较强的预测能力。此外，对模型所产生的误差来源也进行了分析。predictingshort-termwindspeed，mode...

【摘要】：全球不可再生能源短缺河西地区风速变化特征及风能预测方法研究,风能作为一种环境友好型能源,成为替代化石能源的重要选择。但风具有间歇性、波动性、随机性等特点。风力发电给电力系统的稳定性带来了一定的挑战。而对风场的风功率进行预测是解决这一问题的重要途径。风速预测是风功率预测的重要组成部分。在此背景下,本文针对风场的短期风速预测,重点完成以下几方面的工作:分别建立BP神经网络、小波神经网络以及支持向量机(SVM)预测模型,并对风场的风速进行预测,然后对各方法的预测结果进行误...