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基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究
随着可再生能源的发展和应用，风力发电已经成为世界各国普遍采用的一种清洁能源，而风电场短期出力预测对于保障电网安全稳定运行、经济合理调度具有重要意义。因此，本文基于改进支持向量机的方法，对风电场短期出力进行预测研究。
一、风电场短期出力预测模型
风电场短期出力预测模型是将气象预报、历史风速、天气状况、环境温度等因素作为输入变量，输出风电场在未来一定时间段内的电力输出情况。目前，常用的预测方法包括传统的统计方法、人工神经网络、支持向量机、物理模型等。
在本文中，我们选择了支持向量机作为预测模型。支持向量机是一种基于统计学习理论的二类分类模型，常用于解决小样本、非线性、高维等问题。其基本思想是通过在大量样本中找到相对“正常”的样本数据，来建立分类器，从而对新的未知数据进行分类。
而为了更好地适应风电场短期出力预测的需求，我们对支持向量机进行了一些改进。具体地，我们采用了基于遗传算法的支持向量机，以优化超参数的选择，并引入了空间补偿机制，以更好地降低预测误差和提高预测精度。
二、数据处理
在实际应用中，我们选取了某个风电场的一周历史数据作为训练样本，并将数据划分为训练集和测试集。同时，我们通过对气象数据进行处理和分析，提取出了与风电场短期出力相关的重要因素，并对这些因素进行特征提取和选择，以减少噪声和冗余因素的影响。
三、实验结果
我们通过多次实验和对模型参数的微调，得出了模型的最终结果。实验结果表明，采用改进支持向量机模型的短期风电出力预测，具有较高的预测精度和较低的误差率。
四、结论
综上所述，本文通过对一定时间段内的风电场短期出力进行预测，采用改进的支持向量机模型，得出的预测结果相对准确，并具有一定的实用性。未来的发展中，我们可通过加强数据采集和分析、完善模型算法等手段，进一步提升风电场短期出力的预测能力，增强其在电网调度中的应用和实际意义。