提出利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法,应用遗传算法选择在线支持向量机的参数,将选择的参数代入在线支持向量模型,对前7 d的风速进行预测,实验结果证明了该方法的可行性。

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。

风电场风速预测的RBF神经网络模型，介绍了风电场风速预测的方法，建立了RBF神经网络模型，提前1h预测，并把结果与BP方法进行对比