[发明专利]一种最小二乘支持向量机的风力发电短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种最小二乘支持向量机的风力发电短期负荷预测方法，包括以下步骤：1、原始数据预处理；2、通过主成分分析的方法对输入至所述最小二乘支持向量机的原始数据序列进行主成分分析，并分析提取出风电负荷的主要影响因子；3、建立最小二乘支持向量机数学模型；4、将分析提取出的主要影响因子输入至最小二乘支持向量机数学模型作为训练样本和测试样本；5、通过最小二乘支持向量机数学模型对测试样本数据进行预测，并获取预测结果。通过主成分分析方法和最小二乘支持向量机数学模型结合，不仅减少了计算量，使可操作性增强，而且提高了整体的预测性能和预测的准确性。

主权项

一种最小二乘支持向量机的风力发电短期负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：原始数据预处理；S2：将影响风电负荷的相关因素作为最小二乘支持向量机的原始数据序列输入，通过主成分分析的方法对输入至所述最小二乘支持向量机的原始数据序列进行主成分分析，并分析提取出风电负荷的主要影响因子；S3：建立最小二乘支持向量机数学模型；S4：将步骤S2分析提取出的所述主要影响因子输入最小二乘支持向量机数学模型作为训练样本和测试样本；S5：通过最小二乘支持向量机数学模型进行预测，并获取预测结果。