基于粒子群优化最小二乘支持向量机的短期风速预测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一．课题研究背景风能是空气流动所产生的动能，总储量非常巨大，分布广。

风能具有洁净[1]、可再生等特点，所以在一定的技术条件下，风能可作为一种重要的能源而得到开发利用，转化成机械能、电能和热能，成为常规能源理想的替代物[2]。

近年来我国风电场数量、规模和风力发电总装机容量占电网的比例日趋增大，风机市场前景诱人，发展空间广阔。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一.研究的目的和内容：目前，国内外对于风力发电的研究越来越深入和广泛，可关于风电场短期风速预测的研究还不能达到令人满意的程度，短期风速预测对调整产业结构、减少污染环境、推动新技术的进步、建立新经济增长点和树立科学的发展观等都具有重大意义，但由于各种理论方法都有其优缺点，有其先进性必然有其局限性，而且通常人们采用既直观又简单的大量试验来确定参数，这种方法比较费时，而且获得的参数也不一定是最优的，那么我们如何从各式各样的方法之中寻到一种相对更加优化的方法呢，这是一个难题。

本课题围绕尽可能减小误差，核函数的参数选择和加快运算速度等问题，运用最小二乘支持向量机和pso优化算法来预测短期风速。

目的要掌握支持向量机和粒子群优化算法，对短期风速数据进行建模和预测，并将其有效性通过与其他模型的对比进行验证，以验证该方法的优点和可行性。