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| 基于小波变换和贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM短期风速预测 | |
| 引用本文： | 张洁,方瑞明.基于小波变换和贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM短期风速预测[J].电力技术经济,2012,24(5). |
| 作者姓名： | 张洁 方瑞明 |
| 作者单位： | 华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门,361021 |
| 基金项目： | 福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目 |
| 摘 要： | 基于小波的多分辨率分析，针对风速序列拟周期性、非平稳性及非线性等特点，将风速序列按不同频率进行分解，对分解后的原始风速信号分别建立不同的预测模型；各个模型的最佳参数由贝叶斯证据3层推断得出，用以建立基于小波和贝叶斯证据推断框架下的最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归短期风速预测模型。应用该模型对东北某风电场的风速进行了提前1h的预测，预测的平均绝对百分比误差为7．63％，提高了预测精度。预测结果表明：基于贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM和小波分析相结合的短期风速预测模型是一种有效、可行的风速预测模型，可为风力发电功率的预测提供一定的理论支持。 |
| 关 键 词： | 贝叶斯证据推断框架 最小二乘支持向量机 风速预测 小波分解 |
LS-SVM Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Wavelet Decomposition Within the Bayesian Evidence Inference Framework |
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| Abstract: | |
| Keywords: | Bayesian evidence inference framework least squares support vector machine (LS-SVM) wind speed forecasting wavelet decomposition (WD) |
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