| 发明名称 | 一种基于支持向量机回归的风电场风速预测方法 | ||
| 摘要 | 一种基于支持向量机回归的风电场风速预测方法，本发明涉及基于支持向量机回归的风电场风速预测方法。本发明的目的是为了解决现有现有短缺风速预测方法预测精度低和收敛速度慢的问题。一种基于支持向量机回归的风电场风速预测方法包括如下步骤：步骤一、选取风电场采集的样本数据；步骤二、确定样本训练集和测试集；步骤三、对样本数据进行预处理；步骤四、选择支持向量机回归(SVM)核函数，确定SVM模型待寻优参数；步骤五、利用最佳参数训练SVM模型，预测未来时刻的风速值。本发明用于风电预测领域。 | ||
| 申请公布号 | CN106529706A | 申请公布日期 | 2017.03.22 |
| 申请号 | CN201610936945.3 | 申请日期 | 2016.10.25 |
| 申请人 | 国家电网公司;国网吉林省电力有限公司松原供电公司;国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司 | 发明人 | 陈洪涛;吴刚;单小东;孟祥辰;陈艳;孙振胜;张海明;李伟;李军;韩显华;李冬梅;黄树春;赵强;李一凡;韩兆婷 |
| 分类号 | G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I | 主分类号 | G06Q10/04(2012.01)I |
| 代理机构 | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人 | 杨立超 |
| 主权项 | 一种基于支持向量机回归的风电场风速预测方法，其特征在于：一种基于支持向量机回归的风电场风速预测方法包括如下步骤：步骤一、选取风电场采集的样本数据；步骤二、根据样本数据确定样本训练集和测试集；步骤三、对样本数据进行预处理；步骤四、选择支持向量机回归核函数，确定SVM模型待寻优参数，得到最佳参数训练SVM模型；步骤五、利用最佳参数训练SVM模型，预测未来时刻的风速值。 | ||
| 地址 | 100031 北京市西城区西长安街86号 | ||