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基于支持向量机的风力发电超短期风速预测模型研究
摘要：
风能作为一种可再生的清洁能源，得到越来越多的重视和发展。在风能发电中，风速预测是非常重要的一环，能够提高风电场的利用效率和电网的稳定性。本文提出了一种基于支持向量机的风力发电超短期风速预测模型，包括数据采集、预处理、特征提取和模型建立四个步骤。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性，可为实际生产提供参考和指导。
关键词：风能发电；超短期；风速预测；支持向量机；预测精度
Abstract:
Windpower,asarenewableandcleanenergy,hasreceivedmoreandmoreattentionanddevelopment.Inwindpowergeneration,windspeedpredictionisaveryimportantlink,whichcanimprovetheutilizationefficiencyofwindfarmsandthestabilityofthepowergrid.Inthispaper,awindpowerultra-short-termwindspeedpredictionmodelbasedonsupportvectormachineisproposed,includingdatacollection,preprocessing,featureextractionandmodelestablishment.Theexperimentalresultsshowthatthemodelhashighpredictionaccuracyandstability,whichcanprovidereferenceandguidanceforpracticalproduction.
Keywords:windpowergeneration;ultra-short-term;windspeedprediction;supportvectormachine;predictionaccuracy
一、引言
近年来，随着人们环保意识的增强和对能源需求的不断增长，风能作为一种可再生的清洁能源得到了越来越多的重视和发展。风能发电具有资源广泛、环保低碳等优点，正在逐步替代传统能源成为未来的主流能源之一。在风能发电中，风速预测是非常重要的一环，能够提高风电场的利用效率和电网的稳定性。
超短期风速预测是对未来1-6小时的风速进行预测，对风电场的日常调度和控制具有重要意义。目前，超短期风速预测主要有物理方法、统计方法和机器学习方法等。其中，基于机器学习的方法已经得到了广泛应用，包括神经网络、支持向量机、遗传算法等。
本文提出了一种基于支持向量机的风力发电超短期风速预测模型，旨在通过对历史风速数据的分析和建模，预测未来1-6小时风速的变化趋势，为风电场的日常调度和控制提供参考和指导。
二、数据采集和预处理
在模型建立前，需要对历史风速数据进行采集和预处理。本文所采用的风速数据来自某风电场的实际运行数据，包括2017年1月1日至2019年12月31日共3年的风速数据，采集频率为每小时一次。
由于实际工作环境的复杂性和数据采集误差的存在，需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和异常值处理等。具体步骤如下：
1.数据清洗：剔除缺失值和错误值，保留有效数据。
2.去噪处理：采用移动平均法进行去噪，减小数据噪声和波动的影响。
3.异常值处理：对于超出正常范围的数据进行剔除或替换，避免异常数据对模型建立产生干扰。
经过数据采集和预处理，最终得到了47232条历史风速数据，可用于特征提取和模型建立。
三、特征提取
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征，用于建立机器学习模型。在风速预测中，常用的特征包括统计特征和频域特征。
本文所提出的基于支持向量机的风力发电超短期风速预测模型，选取了如下5个特征：
1.平均风速（m/s）；
2.风速标准差（m/s）；
3.风向（°）；
4.日平均温度（℃）；
5.日平均气压（kPa）。
其中，平均风速和风速标准差是反映风速大小和波动程度的两个重要特征；风向、温度和气压则是对风速产生影响的主要因素之一。
四、模型建立
支持向量机是目前常用的一种基于最大间隔分类的机器学习方法，对于高维数据和非线性数据具有良好的分类和回归能力。在本文中，我们采用了基于支持向量机的超短期风速预测模型，具体步骤如下：
1.数据标准化：将特征数据进行标准化处理，使各个特征具有相同的权重，降低因特征尺度不同引起的误差。
2.模型训练：采用历史风速数据训练支持向量机模型，确定模型参数和核函数类型。
3.模型预测：根据当前时刻的特征数据，输入已经训练好的支持向量机模型，预测未来1-6小时的风速变化趋势。
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