基于svm回归方法风速预测探究

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1、基于SVM回归方法风速预测探究　　【摘要】根据气象评价和大量的实地调查，以及风速对于风力发电的决定性作用，在简要介绍SVM回归方法的基础上，对RBF核函数的参数C和g进行参数寻优，建立预测模型，以误差百分比（APE）、平均百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）来评价，其中平均百分比误差（MAPE）为1.705%，平均绝对误差（MAE）为0.1705较为理性，可以为风电场风速预测提供较好的参考。【关键词】风速预测；SVM回归；误差百分比；平均百分比误差；平均绝对误差1.引言风电场机组一直受无规律的变向、变负荷的风力作用，这会使发电机的发电量波动

2、很大，对电网造成较大的威胁，因此对风电场风速预测的理论和实际的研究具有重要意义。支持向量机（SVM）在国外已经应用在话者识别[1]、生物医学[2]、噪音处理[3]等方面，在国内虽然也在模式识别、机械故障诊断、电力预测方面有应用，但是在风电场风速预测上应用较少[4]。风速受气压、温度、纬度、海拔等的影响，风速的随机性很强，本文利用SVM预测风速，百分比误差精度在5%以内，可以为风电场风速预测提供较好的参考。2.支持向量机回归原理51963年，Vapnik提出一种非常有潜力的分类方法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM），它是一种

3、基于统计学习理论的模式识别方法[5]。SVM以训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标，成功的解决了小样本、非线性及高维模式识别问题，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机回归的主要思想是通过一个非线性映射Φ，将数据x映射到高位特征空间F，并在这个空间进行线性回归[6]。本文在风速预测中采用的核函数为径向基RBF核函数（高斯核函数）。3.SVM参数选择和优化由于选择的是RBF核函数，所以在核函数参数的选择上有惩罚项常数C和RBF的参数g。目前参数寻优方法有网格寻优，GA寻优，PSO寻优等，其中最简单最有效的方法

4、是网格寻优。但是上述几种方法都是基于知道测试集标签的情况下进行参数优化的，本文是在假定不知道测试集标签的情况下，运用交叉验证（CrossValidation）的方法找到最佳的C和g。C和g的值是在以2为底的[-8，8]上取值，即C和g的值是在[2-8，28]取值，取最终测试集数据和预测集数据误差最小的C和g。54.实验与分析本文选取我国某风电厂的风速数据，风速数据为一天中风速的平均值。本文选取某年当中连续300天的风速数据作为样本，前290个作为训练集，后10个作为预测集。实验程序是在MATLAB7.11（R2010b）平台上完成，通过对比实测值和预

5、测值来判断预测的精度。本文风速预测的步骤如图1所示。对实验数据预处理，即用MATLAB自带的mapmaxmin归一化到[-1，1]，构成训练集，然后参数寻优选择合理的核函数，建立预测模型，最后进行真实数据和预测数据的误差分析。支持向量机预测模型效果一般用误差百分比（APE）、平均百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）来评价[7-8]，APE、MAPE和MAE的表达式如下：风速预测值与实际值的对比如图3。实线代表实际风速，虚线代表预测风速。由图可以看出预测效果还是不错的。图4为风速实际值与预测值之间的误差图。根据实际风速和预测风速值得到表1。由

6、表1可见，风速实际值与预测值的比较，平均百分比误差（MAPE）为1.705%，平均绝对误差（MAE）为0.1705，误差百分比误差最大的不超过5%，预测效果可以达到预测精度，验证了SVM理论在风速预测中的可行性。5.结语5本文结合风场部分风速资料，利用SVM建立风速预测模型，核函数取RBF核函数是为了建模方便，惩罚因子C，gamma因子g，e-SVR中损失函数p的选取是利用libsvm工具箱中SVMcgForRegress求得，模型中数据的平均百分比误差（MAPE）为1.705%，平均绝对误差（MAE）为0.1705，较为理想，可以为风电场的风速预测

7、提供较有价值的参考。参考文献[1]Campbell，W.M.ASVM/HMMsystemforspeakerrecognition[J].IEEEinternationalConferenceonAcoustics，SpeechandSignalProcessing-Proceedings，2003：209-212.[2]RémiCuingnet，CharlotteRosso，MarieChupin，StéphaneLehéricy，etc.SpatialregularizationofSVMforthedetectionofdiffusionalt

8、erationsassociatedwithstrokeoutcome[J].MedicalImageAna