电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2014年
12期
218-224
,共7页
风力发电%波动范围%模糊信息粒化%最小二乘支持向量机%组合预测
風力髮電%波動範圍%模糊信息粒化%最小二乘支持嚮量機%組閤預測
풍력발전%파동범위%모호신식립화%최소이승지지향량궤%조합예측
Wind power generation%range of fluctuation%fuzzy information granulation%least squares support vector machine%combined forecast
提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法.该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测.实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测.
提齣一種基于模糊信息粒化和最小二乘支持嚮量機的風電功率波動範圍組閤預測建模方法.該方法首先對訓練樣本進行模糊信息粒化,根據需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大緻平均值和最大值;其次應用最小二乘支持嚮量機對各分量分彆建立預測模型,併使用自適應粒子群算法對各分量模型進行優化;最後使用優化後最小二乘支持嚮量機模型對風電功率波動範圍進行預測.實例研究錶明,該組閤預測模型可以有效跟蹤風電功率變化,對風電功率波動範圍進行預測.
제출일충기우모호신식립화화최소이승지지향량궤적풍전공솔파동범위조합예측건모방법.해방법수선대훈련양본진행모호신식립화,근거수요제취각창구적유효분량신식,즉각창구적최소치、대치평균치화최대치;기차응용최소이승지지향량궤대각분량분별건립예측모형,병사용자괄응입자군산법대각분량모형진행우화;최후사용우화후최소이승지지향량궤모형대풍전공솔파동범위진행예측.실례연구표명,해조합예측모형가이유효근종풍전공솔변화,대풍전공솔파동범위진행예측.
