基于SVM的风速风功率预测模型

资 源 简 介

基于SVM的风速风功率预测模型

详 情 说 明

支持向量机（SVM）在风速和风功率预测领域展现出独特的优势，尤其适用于小样本、非线性场景。其核心思想是通过核函数将低维特征映射到高维空间，从而找到最优分类或回归超平面。

对于风速预测，SVM通过历史气象数据（如温度、气压、风向）进行训练，利用高斯核等非线性核函数捕捉复杂的大气运动规律。相比传统物理模型，数据驱动的SVM能更好处理突变风速的预测问题。

风功率预测则通常采用SVR（支持向量回归）变体。模型输入包含风速、风机转速等工况参数，输出为功率值。关键点在于特征工程——需加入风速的三次方项以匹配风功率立方关系，同时采用滑动窗口处理时间序列依赖性。

该方法的优势在于泛化能力强，且通过调整惩罚系数C和核参数可平衡过拟合风险。但需注意，超参数优化对预测精度影响显著，通常需要网格搜索或贝叶斯优化进行调参。