基于相似样本的风速组合预测

风速预测是减小大规模风力发电对电网造成不利影响的有效手段,但是风速的非线性与非平稳性特点将给预测带来极大挑战。笔者采用一种基于灰色关联度的层次聚类算法HCGRDA和带高斯扰动的模拟退火果蝇算法GDSAFOA优化SVM的短期风速组合预测方法。该方法利用HCGRDA获得相似的样本空间,采用集合经验模态分解EEMD算法分解风速时间序列,利用经混沌相空间重构的SVM与NARX网络进行线性组合预测。以山西某风电场实测数据为例进行建模,结果表明本文所采用方法合理、有效。