摘要：将云模型和支持向量机（SVM）相结合，提出一种适合短期风电功率预测的云支持向量机模型。该模型采用云变换方法提取风速序列的定性特征．并通过SVM建立风速特征与风电功率间的关系。对未来24h的风电功率预测结果显示．该模型在某个点上的预测值是一个有稳定倾向的离散值集合。采用逆向云算法求取集合的期望值作为确定性预测结果，并与SVM和自回归求和移动平均（ARIMA）模型的预测结果相比较，结果表明云支持向量机具有更高的预测精度，预测效果显著，因此，该模型可有效应用于短期风电功率预测。

关键词：风电 预测 云模型 云变换 支持向量机 

单位：广西大学电气工程学院 广西南宁530004