公开(公告)号：CN112001537B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202010824793.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 王亭岭 ,  康义 ,  熊军华 ,  侯依然 ,  师刘俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06N20/10 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色模型和支持向量机的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：获取风向量和气象影响因素之间的关系；所述的风向量包括风速和风向，所述的气象影响因素为温度、空气湿度和地表气压；步骤二：运用采用LSSVM方法对短期内的风向量进行估计；采用改进的灰色模型对短期风电功率进行预测；采用改进的粒子群算法对改进灰色预测模型的背景值进一步优化，输出初始短期风电预测功率；采用傅里叶残差序列对初始短期风电预测功率的误差进行补偿，得到最终的短期风电预测功率，从而对短期风电功率进行更加精准的预测。

公开(公告)号：CN112001537A

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN202010824793.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 熊军华 ,  康义 ,  王亭岭 ,  侯依然 ,  师刘俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06N20/10 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色模型和支持向量机的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：获取风向量和气象影响因素之间的关系；所述的风向量包括风速和风向，所述的气象影响因素为温度、空气湿度和地表气压；步骤二：运用采用LSSVM方法对短期内的风向量进行估计；采用改进的灰色模型对短期风电功率进行预测；采用改进的粒子群算法对改进灰色预测模型的背景值进一步优化，输出初始短期风电预测功率；采用傅里叶残差序列对初始短期风电预测功率的误差进行补偿，得到最终的短期风电预测功率，从而对短期风电功率进行更加精准的预测。