陕西电力
陝西電力
협서전력
SHAANXI ELECTRIC POWER
2014年
10期
18-21
,共4页
刘代刚%周峥%杨楠%黄河%王震泉%许文超
劉代剛%週崢%楊楠%黃河%王震泉%許文超
류대강%주쟁%양남%황하%왕진천%허문초
风功率%短期预测%支持向量机%粒子群算法
風功率%短期預測%支持嚮量機%粒子群算法
풍공솔%단기예측%지지향량궤%입자군산법
wind power%short-term prediction%support vector machine%particle swarm optimization algorithm
为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型.在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型.运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用Elman神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测.
為瞭減小風力髮電的隨機性對電力繫統的影響,提齣瞭一種基于最小二乘支持嚮量機的風功率短期預測模型.在研究最小二乘支持嚮量機的基礎上,為解決最小二乘支持嚮量機建模時其參數對預測性能影響,運用粒子群算法對參數進行優化,最後建立瞭基于粒子群優化最小二乘支持嚮量機的預測模型.運用某風電場的實測數據進行倣真研究,為瞭對比分析,同時利用Elman神經網絡模型和支持嚮量機模型進行瞭預測,倣真結果錶明,本文所提方法與其它方法相比預測精度更高,可以有效地應用于風功率的預測.
위료감소풍력발전적수궤성대전력계통적영향,제출료일충기우최소이승지지향량궤적풍공솔단기예측모형.재연구최소이승지지향량궤적기출상,위해결최소이승지지향량궤건모시기삼수대예측성능영향,운용입자군산법대삼수진행우화,최후건립료기우입자군우화최소이승지지향량궤적예측모형.운용모풍전장적실측수거진행방진연구,위료대비분석,동시이용Elman신경망락모형화지지향량궤모형진행료예측,방진결과표명,본문소제방법여기타방법상비예측정도경고,가이유효지응용우풍공솔적예측.
