29、支持向量机与核方法：风速预测与多尺度建模

支持向量机与核方法：风速预测与多尺度建模

1. 风速预测背景与传统方法

在可再生能源领域，风能作为极具前景的能源之一，其风速预测问题备受关注。风速预测涵盖短期实时预测以规划风电场功率输出，以及长期预测用于盈利分析。在复杂地形如瑞士阿尔卑斯山的风速空间建模中，统计方法因精度高、计算成本低，相较于基于物理的模型更受青睐。

传统的统计建模方法依赖大量启发式规则。测量数据通常在二维平面上进行（对坡度和海拔进行校正），然后使用空间插值器（通常是克里金法）进行映射，并进行大量局部校正：
[v_{Model}(x, y) = v_{Kriging} + c_{Ridges} + c_{Canyons} + c_{Values} + c_{FlatAreas} + c_{Sea}…]
其中，校正系数 (C) 对应科学或直观规则，例如山脊和大山谷中心风速增加，狭窄山谷和峡谷风速降低等。

实际上，空间位置的风速建模依赖于坐标以及多种地形特征。因此，基于有限测量数据，从高维空间 ([x, y, Altitude, {Terrain Features} {k=1…K}]) 映射到期望输出空间 ([V {Mean}, V_{Gusts}, \alpha]) 的统计数据驱动风速预测问题，自然成为机器学习方法的应用领域。

2. 支持向量回归在风速预测中的应用

本研究采用支持向量回归（SVR），基于空间测量数据和主成分分析处理后的地形特征来预测瑞士的平均风速。

2.1 风速数据

来自瑞士联邦气象和气候办公室支持的监测网络 ANETZ 和 ENET 的 110 个气象站，提供了地面以上