基于相关向量机RVM的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究针对风电功率的强波动性与不确定性问题，引入相关向量机（RVM）开展风电功率预测研究。详细阐述 RVM 的原理及算法流程，构建基于 RVM 的风电功率预测模型。通过收集实际风电数据，将 RVM 模型与传统支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）模型进行对比实验。结果表明，RVM 模型在预测精度和泛化能力上具有显著优势，能为风电场的运行调度、电力市场交易等提供更可靠的功率预测结果，助力提高风电资源的利用效率与电网运行稳定性。

关键词

相关向量机；风电功率预测；预测精度；泛化能力；电力系统

一、引言

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在世界各国得到了广泛的开发与应用。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压等多种复杂气象因素影响，具有显著的波动性和间歇性 。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来了巨大挑战。准确的风电功率预测能够帮助电网调度部门合理安排发电计划，降低因风电功率波动导致的调峰压力；同时，也有助于风电场优化运行策略，提高经济效益，增强风电在电力市场中的竞争力。

目前，常用的风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学原理和气象数据，通过建立风电场的物理模型进行功率预测，但该方法对气象数据的准确性和模型参数的设定要求较高，计算复杂度大；统计方法利用历史风电功率数据和相关气象数据，通过建立统计模型进行预测，如时间序列法、灰色预测法等，这类方法适用于短期预测，但对复杂非线性关系的处理能力有限；人工智能方法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等，具有强大的非线性映射能力，在风电功率预测中得到了广泛应用 。然而，ANN 存在训练时间长、易陷入局部最优等问题，SVM 虽然在一定程度上克服了这些问题，但需要人为设定较多参数，且模型复杂度较高，计算效率较低。相关向量机（RVM）作为一种基于贝叶斯框架的机器学习算法，在具有与 SVM 相似预测性能的同时，能够产生更简洁的模型，减少计算量，提高泛化能力 。因此，开展基于 RVM 的风电功率预测研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关向量机（RVM）原理

三、基于 RVM 的风电功率预测模型构建

四、结论

本研究将相关向量机（RVM）应用于风电功率预测领域，构建了基于 RVM 的风电功率预测模型。通过理论分析和实验验证，结果表明 RVM 模型在预测精度和泛化能力方面均优于传统的支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）模型，能够为风电功率预测提供更可靠的结果。在实际应用中，基于 RVM 的风电功率预测模型可以为风电场的运行调度、电力市场交易等提供重要的决策依据，有助于提高风电资源的利用效率和电网运行的稳定性。未来研究可以进一步探索结合其他先进的机器学习算法或考虑更多的影响因素，进一步提高风电功率预测的准确性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘雨莎.基于小波变换和相关向量机的短期风功率预测[D].西安理工大学[2025-06-29].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.853408.

[2] 杨茂,张强.基于相关向量机的风电功率实时预测研究[J].中国电力, 2016, 049(008):64-68.

[3] 杨茂,张强.基于相关向量机的风电功率实时预测研究[J].中国电力, 2016, 49(8):5.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.2016.08.064.05.

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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