一种风电场短期风速组合预测方法

摘要

本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。

主权项

风电场短期风速组合预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、从风电场数据采集与监视控制系统中进行数据提取并记录，并保存历史风速序列数据；步骤2、对步骤1中所提取的风速序列进行聚类经验模态分解，得到两个以上的子序列和一个余量；步骤3、对步骤2中聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机模型预测效果的三个参数进行综合选取，该影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数分别是模型输入维数和两个超参数；步骤4、对各子序列根据最小二乘支持向量机的学习效果选用最优参数进行预测，并将各子序列的预测结果进行叠加，得到风速预测结果。