一种并网型风电场短期风速组合预测方法
- 专利权人:
- 华北电力大学（保定）
- 发明人:
- 赵征,张龙新,李士哲
- 申请号：
- CN201510489096.7
- 公开号：
- CN106447063A
- 申请日:
- 2015.08.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 高宝新
- 摘要：
- 本发明属于环境技术领域公开了一种并网型风电场短期风速组合预测方法，主要基于小波分解和遗传算法优化最小二乘支持向量机的风电场短期风速组合预测方法；在建立了风速预测的预测模型后，利用风电场实测数据进行了一天内的短期风速预测，并与单一预测模型进行比较，在此基础之上，建立了遗传算法优化RBF神经网络模型，拟合得出负荷该风电场特性的实际风速‑功率曲线模型。本发明通过利用WD将原始风速序列分解为一系列具有不同尺度的数据序列，根据各序列的自身特点构建不同的GA_LS_SVM模型进行预测，最后各分量预测值通过重构转化为风电场短期风速的最终预测结。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
