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La predicción precisa de la velocidad del viento es importante para el funcionamiento fiable y eficiente del sistema de energía eólica. El presente estudio investigó el análisis de espectro singular (SSA) con un algoritmo de parámetros reducidos en tres modelos de series temporales, el modelo autoregresivo de media móvil integrada (ARIMA), el modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) y el modelo de red neuronal artificial (ANN), para predecir la velocidad del viento en la provincia de Shandong, China. En el modelo propuesto, se emplea primero el modelo de investigación y pronóstico del clima (WRF) como antecedente físico para proporcionar los elementos de datos meteorológicos. Para reducir estos ruidos, se utiliza SSA para desarrollar un algoritmo de selección de parámetros autoadaptativo que es completamente basado en los datos. Después de la optimización, los modelos de pronóstico basados en SSA se aplican para predecir la velocidad del viento a corto plazo inmediato y se adoptan en diez parques eólicos en
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