基于多属性决策和SVM的风电功率非线性组合预测

摘要

针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,本文提出了基于多属性决策和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的风电功率非线性组合预测模型.为检验该模型预测的有效性,用两组不同的历史数据进行验证,结果表明,该组合模型综合了各单项模型的优点,其均方根误差和平均百分比误差均小于各单项模型及其它组合模型,有效地提高了预测精度.本文最后还研究了采样间隔对预测结果的影响,结论表明当采样间隔为5min-15min时,预测精度较高.