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基于相关向量机的短期风速预测模型

《电力自动化设备》2013年 第10期 | 李慧杰 刘亚南 卫志农 李晓露 Kwok W Cheung 孙永辉 孙国强   阿尔斯通电网技术中心有限公司 上海201114 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心 江苏南京210098 ALSTOM Grid Inc. Redmond USA Washington 98052
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摘 要:通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明,与BP神经网络和支持向量机(SVM)模型相比,RVM模型预测精度更高。
【分 类】【工业技术】 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 理论与分析 > 电力系统规划【工业技术】 > 电工技术 > 发电、发电厂 > 各种发电 > 风能发电
【关键词】 神经网络 支持向量机 相关向量机 相空间重构 短期风速预测 模型
【出 处】 《电力自动化设备》2013年 第10期 28-32页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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