LSSVM算法针对风电功率预测领域预测精度低的问题

资 源 简 介

LSSVM算法针对风电功率预测领域预测精度低的问题

详 情 说 明

在风电功率预测领域，预测精度直接影响电网调度和能源管理的效率。传统预测方法往往难以处理风电数据的高度非线性和不确定性，这导致预测结果与实际值存在显著偏差。

针对这一问题，最小二乘支持向量机（LSSVM）算法展现出独特优势。该算法通过将支持向量机的优化问题转化为线性方程组求解，有效降低了计算复杂度。在风电预测场景中，LSSVM能够更好地处理风速、风向、温度等多源气象数据与功率输出之间的复杂映射关系。

实施过程中需要重点关注数据预处理环节。风场实时数据常包含异常值和缺失值，必须制定严格的数据清洗规则，包括：基于统计学方法的异常值检测、采用时间序列插补技术处理缺失数据、以及进行特征标准化等步骤。同时，气象数据的质量对模型性能至关重要，需要确保数据的时效性和准确性。

LSSVM模型训练阶段需特别注意核函数选择和参数优化。径向基函数（RBF）因其良好的非线性拟合能力常被采用，而正则化参数和核宽度的确定则直接影响模型泛化性能。交叉验证和智能优化算法可有效提升参数配置的合理性。

实际应用中，这种结合数据清洗和LSSVM算法的方法能显著提升预测精度，其均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）指标通常优于传统预测模型。这对于提高风电并网稳定性、优化发电计划具有重要实践价值。