LSSVM优化风速预测模型：提高风电场准确性

该篇论文主要关注的是风速短期预测的研究，由作者周会友和滕婧，来自华北电力大学控制与计算机工程学院，针对风能发电领域的一个关键问题——风速的随机波动性和预测难度展开探讨。风速的准确性预测对于电力系统的稳定性和电能质量至关重要，尤其在风电场的应用中，由于受到地理环境等多种因素的影响，风速预测的精度仍有待提升。 论文的核心贡献是提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的优化组合预测模型。首先，作者通过模糊层次分析法对几种常见的风速预测方法进行了评估，包括灰色预测、人工神经网络和时间序列—卡尔曼滤波混合算法。这些方法各自具有不同的优势，通过组合可以提高整体预测性能。 LSSVM是一种机器学习技术，它在处理非线性和小样本数据上表现出色。在文中，通过将这些单项预测模型作为输入，实际风速值作为输出，LSSVM被用于训练，以形成一个能够综合多种预测策略的预测函数。这样做的目的是为了提高预测精度，使得风力发电系统的控制能在所需的时间分辨率下得到准确的风速分布预测，从而改善风力发电机的运行状态，减少风速变化对电力系统的影响，最终提升电能的质量。 此外，论文还涉及到了风能的环保特性，指出风能作为一种清洁、无污染的可再生能源在全球范围内的广泛应用，但其不稳定性带来的挑战不容忽视。因此，通过优化风速预测方法，可以为风能发电的可持续发展提供技术支持。 这篇论文不仅探讨了风速预测的重要性，而且提出了创新的预测模型，结合了多种预测技术的优势，旨在提升风能发电的效率和稳定性，具有很高的实用价值和理论研究意义。