精确的风速预测是风电功率预测的基础,对保障风电场并网运行和维护电力系统的安全、稳定具有重要意义.针对风速时间序列强烈的波动性、随机性,难以预测的特点,建立了一种基于加权正则极限学习机(WRELM)的短期风速预测新方法.首先,采用与风速相关性大的历史风速、风向以及温度、气压、湿度等气象因素构成候选特征集;采用最大相关最小冗余(mRMR)准则选取与风速序列相关性最大的特征集作为预测输入,由此确定预测网络的训练集和测试集,建立WRELM;采用训练集数据训练网络参数,构建WRELM预测模型;最后,采用WRELM网络预测短期风速.通过风电场实测风速数据试验,验证了该方法的有效性,可用于短期风速预测实践.
mRMR 极限学习机 WRELM 预测模型