[发明专利]基于支持向量机的风功率预测校正方法及系统在审
| 申请号： | 201310294095.8 | 申请日： | 2013-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN103345585A | 公开（公告）日： | 2013-10-09 |
| 发明（设计）人： | 黄杨;胡伟;郑乐;陆秋瑜;王芝茗;马千;葛维春;罗卫华 | 申请（专利权）人： | 清华大学;国家电网公司;辽宁省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种风功率预测校正方法，包括步骤：S1.获取选定风电场总容量，获取该风电场最近一个自然年内全场风功率预测数据与风功率实测数据；S2.利用风电场总容量，对步骤S1获取的风电场风功率数据进行归一化处理；S3.根据步骤S2得到的预处理后的风功率预测数据和风功率实测数据，形成输入、输出数据集；S4.随机选取步骤S3得到输入、输出数据集的2/3作为训练集，剩下的1/3作为检验集；S5.选取支持向量机核函数和训练参数，利用步骤S4得到的训练集进行训练，并利用检验集进行检验；S6.利用网格搜索法，修正支持向量机的参数，并利用校正结果的平均绝对百分比误差和均方根相对误差作为评价标准，得到局部最优支持向量机训练模型，即局部最优风功率预测校正模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 功率 预测 校正 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种风功率预测校正方法，其特征在于，包括步骤：S1.获取选定风电场总容量，获取该风电场最近一个自然年内全场风功率预测数据与风功率实测数据；S2.利用风电场总容量，对步骤S1获取的风电场风功率数据进行归一化处理；S3.根据步骤S2得到的预处理后的风功率预测数据和风功率实测数据，形成输入、输出数据集；S4.随机选取步骤S3得到输入、输出数据集的2/3作为训练集，剩下的1/3作为检验集；S5.选取支持向量机核函数和训练参数，利用步骤S4得到的训练集进行训练，并利用检验集进行检验；S6.利用网格搜索法，修正支持向量机的参数，并利用校正结果的平均绝对百分比误差和均方根相对误差作为评价标准，得到局部最优支持向量机训练模型，即局部最优风功率预测校正模型。
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G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
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