LS-SVM在风电功率超短期预测中的应用

"这篇文章是2013年发表的一篇工程技术论文，主要探讨了基于最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine, LS-SVM)的风电功率超短期预测方法，以解决风电场发电功率预测不准确、时间较长的问题，从而改善风力微电网的调度和电力资源配置。作者叶徐静通过使用SCADA系统获取原始功率数据，经过归一化预处理，并利用网格搜索法确定LS-SVM模型参数，建立了预测系统模型。实验结果证明，这种方法在预测精度和适用性上优于传统方法，对于风力微电网的优化调度提供了新的解决方案。文章还引用了其他研究，如WPMS系统、NWP模型、集合输出功率预测等，展示了风电功率预测领域的国内外研究进展。" 本文的研究重点在于利用最小二乘支持向量机进行风电功率的超短期预测。LS-SVM是一种机器学习算法，它在处理非线性问题和小样本数据时表现优秀，特别适合于风电功率这类复杂且非线性的预测任务。风电功率预测是风力发电领域的一个关键问题，因为准确的预测有助于电力系统的稳定运行和资源调度。传统的预测方法可能存在预测时间长、误差大的问题，影响风力微电网对用电负荷变化的实时响应。 在该研究中，首先，通过SCADA系统收集风电场的原始功率数据，SCADA系统是一种广泛应用于工业控制领域的实时数据采集和监控系统。然后，数据经过归一化处理，以消除不同量级和范围的影响，使模型训练更加有效。接下来，采用网格搜索法来优化LS-SVM模型的参数，这是一種遍历参数空间的方法，寻找最优参数组合以提高模型性能。最后，通过LS-SVM模型进行预测，能够实现5分钟级别的超短期预测，这种预测精度对于风力微电网的快速调度至关重要。 实验结果证明，所提出的LS-SVM预测方法在风电功率超短期预测方面表现出较高的精确度和广泛的适用性，这对于降低风电波动对电力系统的影响、减少备用容量需求以及确保系统稳定性具有重要意义。此外，此方法也为风力微电网的优化调度控制提供了新的策略和工具。 这篇论文展示了如何利用先进机器学习技术改进风电功率预测，以适应风力微电网的运营需求，对于推动可再生能源的高效利用和电力系统的现代化具有重要价值。