基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

来源 :太阳能学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sisi830710

【摘要】

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为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型.该模型将最大熵原理引入到

【作者】

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杨薛明边继飞朱霄珣韩中合

【机构】

：

华北电力大学能源动力与机械工程学院,保定,071003

【出处】

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太阳能学报

【发表日期】

：

2016年9期

【关键词】

：

short-term wind forecasting chaotic time series maximum entropy least squares su

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为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型.该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采用贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测.仿真实验结果表明,该预测模型能有效提高短期风速预测的精度.

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