基于相关向量机的复合模型在风速预测中的研究及应用

【摘要】随着全球不可再生能源大量开发导致储量的急剧减少,各个国家和地区都在积极寻找和开发可持续利用的能源.风能,作为一种无污染、可再生资源,备受各国关注.在风能预测中,风速是关键参数之一.由于风速复杂多变的特性,准确的风速预测有助于风能并网发电时电力系统的可靠性、稳定性.为更有效地预测风速,本文提出了两种新的混合模型,这两种所提模型分别是：(1)基于小波分解和相关向量机相结合的短期风速预测模型.在这个模型中,小波分析用于分解原始风速序列并进行去噪,相关向量机用于最终的风速预测,在使用相关向量机之时,布谷鸟搜索算法用于优化其核函数的带宽.(2)基于扩展卡尔曼滤波和相关向量机相结合的风速预测模型.相关向量机用于建立扩展卡尔曼滤波所需的状态方程,扩展卡尔曼滤波则在所建立的状态方程基础之上进行风速预测.在使用相关向量机之时,同样采用布谷鸟搜索算法优化其核函数的带宽.为验证模型的有效性,此两种模型对中国境内的三处风场进行风速预测.所得研究结果表明,与其他模型相比,本文所提模型在基于各种统计指标的风速预测精度方面表现得更好.
【作者】马开良；
【导师】牛明飞；
【作者基本信息】兰州大学，应用数学，2014，硕士
【关键词】相关向量机；预测；小波分析；布谷鸟搜索算法；卡尔曼滤波；

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