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研究了持续法、ARIMA方法、改进BP神经网络3种不同的风电预测模型,在相同条件下,经实例仿真发现,改进BP神经网络模型的预测精度好于ARIMA预测模型,而ARIMA预测模型的预测精度好于持续法预测模型.基于上述3种不同的风电预测模型,建立了风-水发电联合协调运行的模型.采用遗传粒子群和混合粒子群2种不同的优化算法来研究风电预测精度对风-水电协调影响,通过仿真实例发现,风电预测模型精度越高,得到的理论值与实际值偏差越小;在考虑2种不同优化算法的情况下,遗传粒子群优化算法得到的数值与实际值偏差比混合粒子群大,同时基于不同风电预测模型下的误差也要比混合粒子群大. 相似文献
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为了改善传统风电功率预测方法中误差较大且稳定性较差的问题,引入量子粒子群(QPSO)优化算法、自适应早熟判定准则及混合扰动算子,构建了自适应扰动量子粒子群(ADQPSO)优化算法,通过ADQPSO算法对核极限学习机(KELM)模型进行优化,建立了自适应扰动量子粒子群优化的核极限学习机(ADQPSOKELM)风电功率短期预测模型,并利用内蒙古高尔真风电场采集的风电功率时间序列数据为试验样本进行48h预测分析。结果表明,ADQPSO-KELM风电功率短期预测模型与其他基于KELM优化的风电预测模型及传统风电预测模型相比,其预测的误差更小、准确度更高,且预测稳定性显著增强。 相似文献
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《水电能源科学》2021,(10)
针对极限学习机(ELM)沉降预测模型中随机权值和阈值导致部分节点无效的问题,引入改进粒子群算法(IPSO)优化极限学习机的参数,构建基于改进粒子群-极限学习机算法的面板堆石坝运行期沉降预测模型,并将其应用于某完建的面板堆石坝运行期沉降预测中。结果表明,与未优化的极限学习机预测模型和统计回归预测模型的拟合预测结果相比,经改进粒子群算法优化后的极限学习机预测模型在测点上的拟合精度更高,且由于引入改进粒子群算法后,极限学习机在满足精度条件下所需预设的隐含层神经元数更少,这可极大地降低模型网络的复杂度,避免模型在训练中出现过拟合现象;三个模型中IPSO-ELM模型的泛化能力更好,预测结果更精确、稳定。 相似文献
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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测 总被引:1,自引:0,他引:1
对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。 相似文献
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精准的负荷预测对提高电网规划水平和准确指导投资具有重要意义。针对经验风险最小化的组合预测模型存在过拟合的缺点,提出了一种基于社会学习多目标粒子群优化算法,并利用偏最小二乘回归模型、支持向量回归模型、灰色预测GM(1,1)模型,引入权重的不确定性函数信息熵来表征期望风险,综合考虑经验风险和期望风险的组合预测模型。仿真结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提方法具有更高的预测精度,社会学习多目标粒子群优化算法具有更强的全局搜索能力和优化性能。 相似文献
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针对现有风速预测精度不高等问题,选择一种组合核函数的支持向量机回归模型(SVR),根据粒子的适应度动态自适应地调节算法中惯性权重取值的改进粒子群优化算法优化模型参数,建立基于改进PSO-SVR的短期风速预测模型,通过实例研究验证该方法的有效性与实用性. 相似文献