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公开(公告)号：CN102539822B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201110459050.2
申请日：2011-12-31
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种风电场风速时间序列预测方法，其特点是，包括的步骤有：利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据，形成风速时间序列用于分析预测；运用局域均值分解算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个独立分量；通过对各个独立分量的延迟时间和嵌入维数的计算，运用相空间重构理论对各个独立分量进行相空间重构；利用多核最小二乘支持向量机回归模型对相空间重构后的各个独立分量进行建模预测；将预测结果进行叠加得到最终的风速时间序列的预测结果。具有方法科学、风速时间序列的预测准确、可靠，应用价值高等优点。
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公开(公告)号：CN102539822A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110459050.2
申请日：2011-12-31
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种风电场风速时间序列预测方法，其特点是，包括的步骤有：利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据，形成风速时间序列用于分析预测；运用局域均值分解算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个独立分量；通过对各个独立分量的延迟时间和嵌入维数的计算，运用相空间重构理论对各个独立分量进行相空间重构；利用多核最小二乘支持向量机回归模型对相空间重构后的各个独立分量进行建模预测；将预测结果进行叠加得到最终的风速时间序列的预测结果。具有方法科学、风速时间序列的预测准确、可靠，应用价值高等优点。
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公开(公告)号：CN102542167A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110459034.3
申请日：2011-12-31
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明是一种风电场风速时间序列预测方法，其特点是，包括的步骤有：利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据形成风速时间序列用于分析预测；运用快速独立分量分析算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个独立分量；通过对各个独立分量的延迟时间和嵌入维数的计算，运用相空间重构理论对各个独立分量进行相空间重构；利用最小二乘支持向量机回归模型对相空间重构后的各个独立分量进行建模预测；将预测结果进行叠加得到最终的风速时间序列的预测结果。具有风速时间序列预测科学合理，准确、可靠和适用性强等优点。
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公开(公告)号：CN102542167B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201110459034.3
申请日：2011-12-31
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明是一种风电场风速时间序列预测方法，其特点是，包括的步骤有：利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据形成风速时间序列用于分析预测；运用快速独立分量分析算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个独立分量；通过对各个独立分量的延迟时间和嵌入维数的计算，运用相空间重构理论对各个独立分量进行相空间重构；利用最小二乘支持向量机回归模型对相空间重构后的各个独立分量进行建模预测；将预测结果进行叠加得到最终的风速时间序列的预测结果。具有风速时间序列预测科学合理，准确、可靠和适用性强等优点。
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