D-S证据理论在短期风速预测中的应用

"基于D-S证据理论的短期风速预测模型是通过结合时间序列、BP神经网络和支持向量机(SVM)三种预测方法，利用D-S证据理论进行预测结果的融合，以提高短期风速预测的准确性。这种方法选取历史风速数据作为融合样本，计算基本信任分配函数，通过融合这些函数来确定各个预测模型的权重，最终得到更精确的风速预测值。此模型在仿真中表现出较小的预测误差，优于单一预测模型，对于风电场的运行管理和电力系统的调度具有重要意义。" 本文主要探讨了风速预测在风电产业发展中的关键作用，因为风速的随机性直接影响风力发电的稳定性。目前，风速预测方法包括时间序列分析、神经网络法等多种技术。时间序列分析虽然在有限样本下能构建较高精度的模型，但阶数选择困难，且计算复杂。卡尔曼滤波能动态调整预测权值，但状态方程和量测方程的建立具有挑战性。 作者提出了一种新的预测模型，该模型基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论，它是一种处理不确定性和不完全信息的理论。首先，使用时间序列、BP神经网络和SVM三种预测模型分别对风速进行预测。然后，通过对预测误差的分析，D-S证据理论用于融合这三种模型的预测结果。这一过程涉及计算每个模型的基本概率分配函数(BPA)，并将这些函数融合以确定每个模型的权重。最终，融合后的权重被用来加权平均各个模型的预测值，从而得到最终的风速预测。 实验证明，这种组合预测模型能够显著降低预测误差，提高了预测效果。相比于单一模型，如BP神经网络或GRNN，该模型更能适应风速的多变性，为风电场的风速预测提供了更为可靠的方法。此外，文中还提到了其他研究，如改进的空间相关法与径向基神经网络的结合，进一步展示了多种预测方法结合的优势。 总结起来，这篇研究通过D-S证据理论构建的组合预测模型，有效地整合了不同预测方法的优点，提高了短期风速预测的精度，这对于优化风电场的运营和电力系统的调度策略具有实际应用价值。