[发明专利]一种在线的风电场短期风速混合预测方法

权利要求书

1.一种在线预测的风电场短期风速混合预测方法，其特征在于，它包括： 

数据预处理，用于接收来自风速传感器的信号，对风速信号进行预处理后，按时间顺序将信号存储，作为预测模型的训练样本序列，建立风速历史序列数据库并实时更新数据库；

小波分解，用于将预处理后的风速序列信号分解成高频信号和低频信号两部分，高频成份进行时间序列预测，低频成份进行支持向量机预测；

时间序列预测，用于接收小波分解处理后所发送的高频信号，学习该信号并给出下一时刻的预测结果；

支持向量机预测，用于接收小波分解处理后所发送的低频信号，学习该信号并给出下一时刻的预测结果；

小波重构，用于重构来自时间序列预测给出的预测结果和支持向量机预测给出的预测结果，得出风速预测值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述的时间序列预测的具体过程是：

首先接收小波分解处理后所发送的高频信号，并将信号加以整理，作为时间序列预测方法的训练样本；其次将非平稳的训练样本序列平稳化，再对平稳化的训练样本施行季节性差分变换；选定近似的数学模式来代表它们，用时间序列求出平稳化变换和季节性差分变换的数学模型中的诸未知参数，然后计算出未来的时间序列的预测值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述的支持向量机预测的具体过程是：

首先接收小波分解处理后所发送的低频信号，并将信号加以整理，作为支持向量机预测方法的训练样本；其次引入决策函数将训练样本序列变换到一个高维空间，然后再在这个空间中求最优分类面；根据样本序列求出决策函数中的诸未知参数；然后计算出预测值。