基于RS-SVM風(fēng)電場風(fēng)速估計的方法研究.pdf

1、評估風(fēng)電場的風(fēng)能資源狀況，是開發(fā)風(fēng)力發(fā)電項目中最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的工作，而風(fēng)速預(yù)測是評估風(fēng)電場的風(fēng)能資源狀況的根本依據(jù)。只有對風(fēng)電場的風(fēng)速準(zhǔn)確預(yù)測，才能有效避免不利影響，提高在電力市場中的競爭能力。雖然風(fēng)電場的風(fēng)速預(yù)測已經(jīng)有很多的理論和方法，但是預(yù)測的精度仍不夠理想。本文綜合運用支持向量機(jī)和粗集理論，分析影響風(fēng)速預(yù)測的各類因素，提出新的預(yù)測方法，使預(yù)測精度顯著提高，訓(xùn)練時間明顯縮短。本文的研究內(nèi)容及獲得的結(jié)論主要包括以下幾個方面：

2、（1）論述了風(fēng)力發(fā)電的現(xiàn)狀和風(fēng)速預(yù)測的基本方法。 （2）本文應(yīng)用的主要方法。針對風(fēng)力發(fā)電風(fēng)電場風(fēng)速與各種影響因素之間的非線性關(guān)系，利用支持向量機(jī)具有非線性擬合、泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練收斂速度快等顯著特點，建立了基于支持向量機(jī)的預(yù)測模型。又利用粗集理論（RS）處理影響風(fēng)速預(yù)測因素的模糊性和不確定性，建立屬性集的約簡、核以及從決策表中去除冗余屬性，從約簡的決策表中產(chǎn)生分類規(guī)則并利用得到的規(guī)則進(jìn)行決策。 （3）提出了粗集理論（RS）