风电场短期风速预测的MRA-SVM模型

《风电场短期风速预测的MRA-SVM模型》是一篇关于风电场风速预测方法的研究论文，全文共6页。文章主要探讨了如何利用MRA-SVM模型提高风电场短期风速预测的准确性。MRA-SVM模型结合了多分辨率分析（MRA）和支持向量机（SVM）两种技术，旨在解决传统风速预测方法在处理非线性、非平稳数据时的不足。

风电场的风速预测对于风力发电的调度和电网运行具有重要意义。由于风速具有高度的随机性和不确定性，准确预测短期风速是当前研究的热点问题。本文提出的MRA-SVM模型通过将风速时间序列分解为多个不同尺度的子序列，再分别使用SVM进行建模和预测，从而提高了预测的精度。

文章首先介绍了MRA的基本原理，包括小波变换和经验模态分解等方法，然后详细描述了SVM在风速预测中的应用。通过对实际风电场数据的实验分析，作者验证了MRA-SVM模型的有效性，并与其他常用模型进行了对比，结果表明该模型在预测精度方面具有明显优势。

此外，文章还讨论了模型的参数选择、训练过程以及预测结果的评估方法，为后续研究提供了参考依据。MRA-SVM模型的应用不仅提升了风速预测的准确性，也为风电场的运行管理提供了科学依据。

总之，《风电场短期风速预测的MRA-SVM模型》是一篇具有实用价值和理论意义的研究论文，对风电行业的技术发展和能源管理具有积极的推动作用。