基于经验模态分解的PSO-SVM风电功率短期预测

针对风电功率预测对精确度的要求,结合风电机组功率特性曲线及支持向量机非线性拟合,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)功率短期预测模型。即将EMD分解后的各个风速序列分量通过PSO-SVM模型预测,将得到的各分量预测结果叠加后得到风速预测值,将该值输入功率转化曲线,即可得到最终的风电功率预测结果,以实现对风电机组功率的预测。通过对某地区风电场实际风速为例进行的仿真误差对比分析,得知该组合预测模型不仅有效可行,且有效提高了短期风电功率的预测精度。     

基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究

准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度.     

基于DE-BP和DE-SVM的风电功率预测研究

为提高风电功率预测精度,提出基于差分进化算法优化BP神经网络和支持向量机的组合预测方法,以进行风机发电功率预测.选取风速和风向角作为风机的影响因素.使用内蒙古某风电场实际数据对预测模型进行仿真,最终结果表明:组合预测方法比单一的BP神经网络或者支持向量机预测模型的准确性和有效性更高.     

基于改进粒子群优化算法的短期风电功率预测

针对传统支持向量机(SVM)模型在风电功率预测中存在的参数选取问题,提出一种新的预测模型,采用改进的粒子群(MPSO)优化算法寻求SVM的最优参数模型,经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法.算例结果表明,经MPSO优化的SVM模型应用于短期风电功率预测是有效的,使其预测精度有所提高.     

基于组合优化算法的短期风电功率预测

针对风电功率的长记忆、大波动性特点,提出了一种短期风电功率组合预测算法。利用集合经验模式分解算法在风电功率序列分解过程中添加成对的正负噪声分量,得到的不同复杂度的子序列,提高信号重构精度和分解速度。风电功率子序列的线性分量应用自回归分数积分移动平均模型进行预测,风电功率子序列的非线性分量利用自回归分数积分移动平均模型的残差序列训练优化后的支持向量机模型来进行预测,最后组合得到风电功率预测结果。通过对国内某风电场风电功率数据进行验证,表明该组合预测模型的预测精度更高,且模型具有更好的适应性。     

基于DBN-Kalman-EC算法的 短期风电功率组合预测

提出一种基于深度置信网络(DBN)和卡尔曼算法(Kalman),结合误差修正算法(EC)的短期风电功率组合预测模型。运用经验模态算法(EMD)将原始风速序列分解,提取其主要特征,降低风速序列突变性;然后利用DBN法,通过构造两种不同的输入输出矩阵,得到pro_1和pro_2两种预测功率、bias_1和bias_2两种预测误差;接着将pro_1作为测量值、bias_1作为测量误差,将pro_2作为观测值、bias_2作为过程误差引入Kalman模型,得到预测结果 pro和预测误差bias;最后利用EC算法对pro和bias进行修正。仿真结果表明,DBN-Kalman-EC模型能有效中和bias_1和bias_2两种误差,降低了预测误差,修正预测值,有效地提高了短期风电功率预测的精度。     

基于PSO-WSVR的短期水质预测模型研究

针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法,克服了标准支持向量回归算法因不同样本均采用相同权重造成预测精度低的问题,并采用粒子群优化算法对加权支持向量回归机参数组合进行自适应优化,模型收敛速度明显加快.运用PSO-WSVR模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预测,与标准支持向量回归机和BP神经网络对比分析.结果表明,该模型性能可靠、泛化能力强,预测精度高,为集约化水产养殖水质短期预测提供了一种新思路.     

基于改进支持向量机的瓦斯涌出量预测

为了克服瓦斯涌出量预测传统模型存在泛化能力弱和预测精度低的缺点,基于改进粒子群优化支持向量机建立一种非线性的煤矿瓦斯涌出量预测新模型。用改进的粒子群优化算法对支持向量机的惩罚因子与核参数进行寻优,选取最佳参数,以最佳参数对给定的训练样本进行学习训练,得到系统输入输出之间依赖关系的估计,再由这种关系对未知输出做出预测,进而建立起新型支持向量机预测模型。仿真实验结果显示,与普通粒子群优化的支持向量机相比,改进算法可使预测值的最大误差降低3．86％,平均误差降低4．27％,即新模型能够克服传统预测模型人为选取参数的盲目性以及神经网络的过学习问题,从而提高瓦斯涌出量预测的精度。     

基于特征优选模拟电路故障诊断方法

传统基于最小二乘支持向量机模拟电路故障诊断方法都是使用单一的特征向量组合训练支持向量机所有二分类器,然而实际上每个二分类器对不同的特征向量组合有不同的分类精度。因此,提出了基于马氏距离的粒子群优化算法,为最小二乘支持向量机所有二分类器优选出近最优的特征向量组合。然后,将近最优特征向量组合用于训练和测试该支持向量机。最后把该方法应用于模拟电路早期故障诊断,实验结果表明,基于近最优特征向量组合的诊断精度要高于单一特征向量组合的诊断精度。     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断

将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类。将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法。     

基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测

中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化及负荷预测.仿真结果显示,改进型PSOSVM算法有着较高的预测精度.     

小样本条件下航空装备费用预测

为了提高小样本条件下的航空装备费用预测的精度,将信息扩散方法和支持向量机相结合,提出了信息扩散支持向量机预测模型,对模型的拓扑结构、建模步骤进行了描述.为了采用粒子群优化算法为模型选择合适的参数,考虑到模型参数既有连续变量,又有离散变量,提出对粒子位置的各个分量采用不同的更新策略.将信息扩散支持向量机应用于军用飞机机载...     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型

为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型. 利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机. 基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率. 提出基于Spark并行化的遗传算法和粒子群算法,优化组合核相关向量机（SPGAPSO-CKRVM）. 使用SPGAPSO-CKRVM对车流量和车速进行预测,利用预测结果计算3个交通路况评价参数：平均车速、路段饱和度和交通流密度. 将3个参数输入到模糊综合评价模型中,通过熵值法确定高峰时段和平常时段的各指标权重系数,将路况划分为6个等级. 使用加拿大Whitemud Drive公路的真实数据进行验证,证明了该模型与传统方法相比具有更高的预测精度和扩展性,路况预测准确率达到90.28%.     

基于改进粒子群优化LSSVM的污水COD软测量建模

针对在污水处理过程中水质参数(如出水化学需氧量(COD),pH值)变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点,提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机(IPSO-LSSVM)的软测量模型。该模型将小样本机器学习——最小二乘支持向量机(LSSVM)引入工业污水处理过程水质参数预测,网络训练过程中采用粒子群优化算法,使得该算法能够自适应获取最优超参数,形成IPSO-LSSVM算法,对工业污水处理出水COD参数进行回归预测。实验结果表明:与LSSVM和PSO-LSSVM模型相比,IPSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差分别降低了40.9%和30.5%;相关系数分别提高了13.0%和6.6%。这表明IPSO-LSSVM模型在预测精度、收敛速度和抗干扰能力等方面明显优于LSSVM和PSO-LSSVM模型。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.