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成果信息

風力發(fā)電作為新能源的重要組成部分之一，通過對風力發(fā)電容量進行短期和長期的準確預測,，可以有效降低風力發(fā)電系統成本并提高對風能利用率和投資效益進行有效的評測,。應用時間序列分析方法,、小波分析和支持向量機理論提出了結合小波分析的持續(xù)斜率模型多步預測方法，建立了ARMA,、基于小波分析的ARMA,、噪聲場合下的ARMA三種短期預測模型和最小二乘支持向量機長期預測模型。為了使用戶能夠更加方便地應用該預測軟件,，綜合應用LabVIEW語言和SQL語言構建了集成化預測模型分析系統,。)

背景介紹

待添加)

應用前景

大型風電場的建立越來越多，風力發(fā)電容量預測是非常重要的接入技術之一,，總體技術處于國內先進水平,。)