【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于SVM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁风电作为重要的可再生能源，其功率预测对电网稳定运行和能源调度至关重要。由于风电功率受风速、风向、气温、气压等多种因素影响，具有较强的随机性和波动性，采用多变量输入的单步预测方法是提高预测精度的关键。本文提出基于支持向量机（SVM）与 Adaboost 相结合的 SVM - Adaboost 模型用于风电功率预测，通过引入多变量作为输入，利用 SVM 的非线性拟合能力和 Adaboost 的集成学习优势，实现风电功率的精准预测。经实际数据验证，该模型在预测精度上优于单一 SVM 模型和传统预测方法，为风电功率预测提供了一种有效的技术手段。

关键词

风电功率预测；多变量输入；单步预测；SVM - Adaboost；支持向量机；Adaboost 算法

一、引言

随着风电装机容量的不断增加，风电在电力系统中的占比日益提高。然而，风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电网合理安排发电计划，降低调峰成本，提高电力系统的安全性和可靠性。

目前，风电功率预测方法主要分为物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学和热力学原理，通过建立风机模型进行预测，但对气象数据和风机参数的准确性要求较高；统计方法如时间序列分析等，依赖历史数据的统计规律，在处理非线性、复杂的风电数据时效果有限；人工智能方法凭借强大的非线性拟合和自适应能力，在风电功率预测领域得到广泛应用。支持向量机（SVM）作为一种经典的人工智能算法，在处理小样本、非线性问题时表现出色，但单一 SVM 模型在面对复杂多变的风电数据时，预测精度有待提高。Adaboost 算法是一种集成学习算法，通过迭代训练多个弱分类器并将其组合成强分类器，能够有效提升模型的预测性能。因此，本文将 SVM 与 Adaboost 相结合，构建 SVM - Adaboost 模型，采用多变量输入进行风电功率的单步预测，以提高预测精度。

二、相关理论基础

2.1 支持向量机（SVM）原理

SVM 是一种基于统计学习理论的分类和回归算法，其核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能分开（分类问题），或在回归问题中使样本点到超平面的误差最小。对于线性可分的数据集，SVM 通过最大化样本点到超平面的间隔来确定最优超平面；对于非线性问题，SVM 利用核函数将数据映射到高维特征空间，在高维空间中寻找最优超平面。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基核函数（RBF）等。在风电功率预测中，将风电功率作为因变量，风速、风向、气温等影响因素作为自变量，通过 SVM 建立自变量与因变量之间的非线性映射关系。

2.2 Adaboost 算法原理

Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代式的集成学习算法。其基本流程如下：首先，给所有训练样本赋予相同的初始权重；然后，基于当前样本权重训练一个弱分类器（在回归问题中为弱回归器），计算该弱分类器在训练样本上的误差；接着，根据误差调整样本权重，使分类错误的样本权重增加，分类正确的样本权重降低；再基于调整后的样本权重训练下一个弱分类器，重复上述过程，直到满足预设的迭代次数或误差要求；最后，将所有弱分类器按照一定的权重组合成一个强分类器（强回归器）。通过不断调整样本权重和叠加弱分类器，Adaboost 算法能够有效提高模型的预测能力，减少预测误差。

三、基于 SVM - Adaboost 的风电功率预测模型构建

3.1 多变量输入选择

考虑到风电功率受多种因素影响，选择风速、风向、气温、气压、湿度等作为输入变量。风速是影响风电功率的最主要因素，一般来说，在一定范围内，风速越大，风电功率越高；风向影响风机叶片的受力情况，进而影响发电效率；气温、气压和湿度等气象因素会改变空气密度，对风电功率产生间接影响。通过收集这些多变量的历史数据，与对应的风电功率数据组成训练数据集，为模型训练提供丰富的信息。