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针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率预测,第16步风速平均绝对误差降低了0.47 m/s,将该修正NWP风速与支持向量回归相结合,构建风电功率预测模型。构建模型与ARIMA模型及NWP直接预测模型相比,误差分别降低了6.8%和8.4%。应用该模型对山东某地区风电场现场数据进行仿真测试,第16步预测准确率达到82.6%。 相似文献
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针对国内火电厂热工过程中传统的测量方法不易测量参数的困难,探讨研究了软测量方法在火电厂节能监测中的最新进展与应用.提出了基于支持向量机的软测量方法.支持向量机是新的机器学习方法,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.以其为依据建立了烟气含氧量的软测量模型,并将模型用于烟气含氧量的预估,结果证明支持向量机是软测量建模非常有效的方法. 相似文献
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