[发明专利]一种在线的风电场短期风速混合预测方法无效
| 申请号： | 201110247822.6 | 申请日： | 2011-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN102338808A | 公开（公告）日： | 2012-02-01 |
| 发明（设计）人： | 赵辉;李斌;王红君;岳有军 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G01P5/00 | 分类号： | G01P5/00 |
| 代理公司： | 天津佳盟知识产权代理有限公司 12002 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300384 天津市南*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种在线的风电场短期风速混合预测方法，包括：数据预处理、小波分解、时间序列预测、支持向量机预测、小波重构六个模型。风速传感器采集风电场的风速数据后，数据预处理模型对形成的历史风速序列进行预处理；运用小波分解模型将预处理后的风速序列分解为高频和低频两部分，利用时间序列预测方法对分解得到的高频成份进行预测；利用支持向量机预测方法对低频成份进行预测，最后利用小波重构方法对两种预测结果进行重构，得出下一时刻风电场短期风速预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 在线 电场 短期 风速 混合 预测 方法 | ||
【主权项】：
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。
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