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1、第38卷第2l期電力系統(tǒng)保護(hù)與控制Vl0l_38NO．212010年11月1日PowerSystemProtectionandControlNOV．1，2010基于多尺度形態(tài)學(xué)分析的風(fēng)速預(yù)測陳盼，陳皓勇，葉榮(華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣東廣州510640)摘要：采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和支持向量回歸相結(jié)合的方法對提前1h間隔為l0min的風(fēng)速預(yù)測進(jìn)行研究。用基于形態(tài)學(xué)的自適應(yīng)多尺度算法將原始風(fēng)速序列分解成一系列具有不同頻率和波形特征的細(xì)節(jié)分量和濾波后主分量，用支持向量回歸算法分別對這些分量進(jìn)行預(yù)測，將各預(yù)測結(jié)果
2、疊加得到最終預(yù)測結(jié)果。以某風(fēng)電場的實(shí)測風(fēng)速作為應(yīng)用案例，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分解后的分量內(nèi)部規(guī)律性更強(qiáng)，與分解前相比，預(yù)測精度有顯著提高。所提方法為風(fēng)速預(yù)測開辟了一條新的思路，所建MM—SVR模型在實(shí)際中有較大推廣應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；多尺度分析；支持向量回歸；風(fēng)速預(yù)測Windspeedforecastingbasedonmulti—scalemorphologicalanalysisCHENPan，CHENHao-yong，YERong(SouthChinaUniversityofTechnol
3、ogy，Guangzhou510640，China)Abstract：Thispaperstudiesthewindspeedpredictionfor1haheadataresolutionofevery10minbymeansofmathematicalmorphologyandsupportvectorregression．Atfirst，theoriginalwindspeedsequencesaredecomposedintoaseriesofsubsequenceswithdiferen
4、tfrequenciesandwavecharactersbyadaptivemulti—scalemorphologicalalgorithm．ThenwepredictthesubsequenceswiththemethodofSVRrespectively．Atlast，thefinalpredictedwindspeedcanbecalculatedbythesuperpositionofrespectivepredictions．Accordingtotheapplicationcaseo
5、ftheactualmeasuredwindspeedsinawindfarm，theresultsindicatethattheinternallawsofthesubsequencesarestrengthened．Comparedwiththeonewhichwasnotdecomposed，thepredi~ionaccuracyissignificantlyimproved．Theproposedmethodprovidesanewwayforwindspeedforecasting，an
6、dtheMM—SVRmodelhasabigpromotionandapplicationvalueinpractice．ThisworkissupportedbyProgramforNewCenturyExcellentTalentsinUniversity(No．NCET080207)andKeyProjectofChineseMinistryofEducation(No．109128)．Keywords：mathematicalmorphology；multi—scaleanalysis；su
7、pportvectorregression；windspeedforecasting中圖分類號：TM71文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1674．3415(2010)21．0012—07已被單獨(dú)提出來研究J。其中提前1h預(yù)測對于實(shí)0引言時(shí)調(diào)整發(fā)電安排，應(yīng)對極端天氣變化，保證電力系隨著傳統(tǒng)化石能源的枯竭及其對環(huán)境造成的惡統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行具有特別重要的意義，且是更長時(shí)間預(yù)劣影響，清潔型新能源日益受到重視，其中風(fēng)電發(fā)測的基礎(chǔ)J。展最為迅速ljJ。而風(fēng)電的多變性和難存儲性，嚴(yán)重目前風(fēng)速預(yù)測的水平離實(shí)際工程應(yīng)用仍有一段制約
8、了它的大規(guī)模使用，因此，了解風(fēng)電特性，對距離j，造成風(fēng)速難以預(yù)測的主要原因是風(fēng)速的非其進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，在此基礎(chǔ)上制定合理的調(diào)度方平穩(wěn)性，一些直接根據(jù)原始風(fēng)速序列預(yù)測的方法，案，指導(dǎo)電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行，使之與傳統(tǒng)能源良好配合供如時(shí)間序列法[7j、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法L8j、卡爾曼濾波法【J電，是實(shí)現(xiàn)風(fēng)電規(guī)?；⒊Ｒ?guī)化的重要手段之一。等，很難把握風(fēng)速變化的內(nèi)部規(guī)律，對預(yù)測精度的風(fēng)速預(yù)測是風(fēng)電功率預(yù)測的基礎(chǔ)和前提，因此提高程度有限。近期研究表明，將風(fēng)速序列分解成一系列不同基金項(xiàng)目：教育部新
