【摘 要】
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选取广东省某风电场的测风数据,运用支持向量机(SVM)的方法对其进行短期风速预测。为提高预测的精度,通过LIBSVM回归机的交叉验证函数确定最优参数,建立4种不同输入特征向量
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选取广东省某风电场的测风数据,运用支持向量机(SVM)的方法对其进行短期风速预测。为提高预测的精度,通过LIBSVM回归机的交叉验证函数确定最优参数,建立4种不同输入特征向量组合(风速序列、风速和风向、风速和气压、风速风向和气压)的模型,分别预测该风场的短期风速,并对4种模型的预测误差进行分析和比较。实验结果表明:气压不宜作为输入特征向量;选用风速和风向作为输入特征向量的模型,预测效果最理想,其平均绝对百分比误差为12.8%。
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