基于小波变换-支持向量机和统计特征分析的短期风电预测

预测算法是风电预测质量中最重要的因素之一。本文基于小波变换和支持向量机（SVM）的原理，以及风力发电机组系统的特点，提出并讨论了两种预测方法。在方法1中，模型输入的时间序列被分解为不同的频率模式，并根据SVM理论分别建立模型。结果被组合在一起以预测最终的风电输出。为了比较，方法2在SVM训练中应用小波核函数代替径向基函数（RBF）核函数。采用德克萨斯州某风电场的运行数据。用平均相对误差和相对均方误差来评估两种提出的方法及RBF SVM模型的预测误差。同时也提出了评估预测算法精度的方法。