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专利名称：基于数据驱动的风电场短期风速预测方法和系统专利类型：发明专利发明人：董朝阳,黄杰波,孟科申请号：CN201010557609.0申请日：20101124公开号：CN102479347A公开日：20120530
摘要：本发明涉及一种基于数据驱动的风电场短期风速预测方法，包括步骤S 1根据预设的预测时间间隔确定关联向量机预测模型的输入变量和输出变量；S2采用训练样本集对关联向量机预测模型进行训练；S3根据训练后的关联向量机预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明还涉及一种基于数据驱动的风电场短期风速预测系统，包括变量确定模块用于根据预设的预测时间间隔确定关联向量机预测模型的输入变量和输出变量；训练模块用于采用训练样本集对关联向量机预测模型进行训练；以及预测模块用于根据训练后的关联向量机预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明利用关联向量机建立，实现对风速精确估计。
申请人：理工大学
地址：中国九龙红磡
国籍：CN
代理机构：深圳市顺天达专利商标代理有限公司
代理人：郭伟刚
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