最小二乘支持向量机风速预测模型

资 源 简 介

最小二乘支持向量机风速预测模型

详 情 说 明

最小二乘支持向量机（LS-SVM）是传统支持向量机的改进版本，通过将不等式约束转化为等式约束，大幅降低了计算复杂度。文章基于某风电场的实测风速数据，构建了LS-SVM预测模型，实现了提前1小时的高精度风速预测。

模型的核心优势在于将非线性回归问题通过核函数映射到高维空间，并采用最小二乘法求解线性方程组，避免了传统SVM的二次规划计算。实验数据显示，该模型的平均绝对百分比误差（MAPE）低至8.55%，显著优于神经网络和标准SVM模型。

对比测试中，LS-SVM在两方面表现突出：一是预测精度更高，因核函数能更好地捕捉风速序列的非线性特征；二是计算效率更优，其解析解特性避免了迭代优化过程。这项研究为风电场功率调度提供了可靠的短期风速预测工具，对可再生能源的高效利用具有实际意义。