基于遗传算法的最小二乘支持向量机风速预测模型研究

摘要

由于风速具有随机波动性,使得对其预测的准确度不高.针对此,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对风速进行预测分析.考虑到LS-SVM的参数选取方面尚无有效手段,尝试结合遗传算法对LS-SVM进行参数选取.选取山西省阳泵市风场前15 d的实测风速数据,采用遗传算法优化LS-SVM参数后的预测模型,对第16天的风速进行预测分析.经过模型计算,风速的预测值与实测值的平均绝对百分比误差只有5.95％.结果表明:模型计算结果理想,验证了采用遗传算法优化LS-SVM参数后用于风速短期预测的有效性.研究成果可为风电场实际运行中风功率短期、中长期预报提供理论支持.