基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模

《基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模》是一篇关于风电功率预测方法研究的学术论文，全文共7页。该文针对风电功率预测中存在的不确定性问题，提出了一种结合模糊信息粒化与最小二乘支持向量机（LSSVM）的联合预测模型，旨在提高风电功率预测的精度与稳定性。

文章首先介绍了风电功率预测的重要性，指出随着可再生能源的发展，风力发电在电力系统中的占比逐渐增加，而风电功率的波动性和间歇性给电网调度带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于提升电网运行效率和保障电力供应具有重要意义。

为了应对风电数据的复杂性和不确定性，作者引入了模糊信息粒化技术，通过对原始数据进行模糊划分，提取出更具代表性的信息粒，从而降低数据的噪声影响并增强模型的鲁棒性。随后，采用最小二乘支持向量机作为核心预测模型，利用其在小样本情况下的良好泛化能力和计算效率，进一步提升了预测性能。

论文通过实验验证了所提方法的有效性，结果表明，与传统预测方法相比，该联合模型在多个评估指标上均表现出更高的预测精度。此外，文章还讨论了模型在实际应用中的可行性，并提出了未来研究方向，如引入更多特征变量或结合其他智能算法以进一步优化预测效果。

综上所述，《基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模》为风电功率预测提供了一个新的思路，具有一定的理论价值和实际应用意义。