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| 为了提高短期风电功率的预测精度，采用支持向量机回归方法，以10 min采样间隔的实测风速和温度序列为输入数据，针对连续19天的历史数据按每隔5 h进行一次预测，每次采用一天144组风速、温度数据进行训练。实验分别选取了10 min、30 min和1 h的预测时间尺度，得到不同向量维数下预测结果的均方误差、均方百分比误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及相关系数。结果表明，对于特定的预测对象，支持向量机向量维数具有一个使预测精度最高、误差最小的最优值；对于不同的预测时间尺度，向量维数的最优值一般不同。 |
| 关键词: 风力发电 短期功率预测 支持向量机 向量维数 预测精度 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.15.012 |
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| 基金项目:国家自然科学基金项目(51077126,51174290)；教育部高等学校博士点学科专项科研基金（博导奖）项目（20110008110042） |
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