【摘 要】
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风速变化频繁,很难建立高精度的风电场短期风速预测模型。基于支持向量回归机（SVR）的风速预测模型虽然应用广泛,但其时间成本限制了应用前景,且模型参数较多,难以进行模型优化
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
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风速变化频繁,很难建立高精度的风电场短期风速预测模型。基于支持向量回归机（SVR）的风速预测模型虽然应用广泛,但其时间成本限制了应用前景,且模型参数较多,难以进行模型优化。为此,采用相关向量机理论搭建风速预测模型,采用主动相关决策理论减轻了计算量,节约了模型预测的时间成本,同时模型参数较少,更容易实现模型优化。以2组风速数据为例,分别运用相关向量机（RVM）和SVR模型进行预测,算例结果表明：RVM模型短期风速预测结果误差更小,预测时间更短。
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