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针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)参数选择的加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLS- SVM)的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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为提高预测前1 h风电功率的精度,提出一种基于小波分解(WD)的人工神经网络(ANN)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的预测方法。通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根据风机输出功率特点分析,对低频和高频子序列分别采用ANN法和LS-SVM法进行预测,最后通过重构得到预测结果。利用该方法对东北某风电场提前1 h的功率进行预测,实验结果表明:该模型具有较高的预测精度,与单纯的BP神经网络的模型相比,绝对平均误差从10.25%下降到5.62%。 相似文献
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风电场输出功率超短期预测结果分析与改进 总被引:2,自引:1,他引:2
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义。文中介绍了2009年10月在现场投运的风电场超短期功率预测系统的多层前馈神经网络模型结构,对系统运行3个月的预测结果进行了分析,对预测模型的系统误差进行了修正,同时采用统计方法修正了风电场尾流效应对预测结果的影响,从而改进了模型的预测精度。改进模型的预测结果得到了改善,均方根误差下降了约6%,平均绝对误差下降了约7%,且预测结果与实测结果相吻合,对于风电场调度具有一定的参考意义。 相似文献
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针对风电功率的高随机和强波动性,提出一种基于EMD-SA-SVR的风电功率超短期预测方法。采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)提取风电功率序列的不同特征。将原始序列分解为多个更具规律的模态,针对每个模态序列建立各自的预测模型,以消除不同特征之间的相互影响。鉴于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)好的泛化能力,研究建立基于SVR的各模态预测模型。进一步采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法对SVR参数进行优化以解决模型选择的多极值复杂非线性问题,获得各模态分量的最优模型,进而汇总各模态分量的结果得到风电功率预测值。在某风电场历史数据上的对比分析表明,EMD-SA-SVR模型可以有效提高风电功率超短期预测精度。 相似文献
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结合多重聚类和分层聚类的超短期风电功率预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种结合多重聚类算法和分层聚类算法的超短期风电功率预测方法。为了处理训练样本动态,识别与待预测时段特征相似的样本,对历史功率序列和历史气象序列分别进行聚类处理。功率序列的聚类指标由欧氏距离和协方差组成,气象序列的聚类采用逐层划分的方法,并将聚类结果组合成多个样本子集。利用分类建模-特征匹配的思路建立多个粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络预测模型,并调用与待预测时段特征最相似的预测模型。将所提预测方法用于青海某风电场的实际算例,实验结果表明,该方法可以提高超短期风电预测的准确性。 相似文献
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针对当前风电场发电功率预测时间较长、预测误差较大,易影响风力微电网根据用电负荷变化适时调度及有效电力资源配置的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine, LS-SVM)的微电网风电功率超短期预测方法。该方法根据风电场数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统获取原始功率数据样本,经归一化法预处理,运用网格搜索法确定模型参数,并依据LS-SVM法建立预测系统模型,利用MATLAB工具箱LS-SVM Lab进行仿真实验,跟踪及预测风电功率变化曲线,实现时间跨度小至5分钟的超短期预测。实验验证结果表明,该方法比传统预测方法具有较高的精确度和较强的鲁棒性,为风力微电网优化调度控制工程提供一种新思路。 相似文献
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基于统计升尺度方法的区域风电场群功率预测 总被引:2,自引:0,他引:2
对区域性风电场群输出功率进行预测是增加风电接入容量,提高大规模风电接入条件下电力系统运行安全性和经济性的有效手段。文中对区域预测建模技术进行研究,利用输出功率相关系数矩阵和预测精度指数进行代表风电场选取和权重系数计算,采用基于少数代表风电场的统计升尺度方法,并利用华北电网2011年1月至6月风电场实际数据进行统计升尺度建模和方法验证。验证结果表明,相比于传统的累加法,统计升尺度方法可改进所实现的区域风电功率预测模型的区域预测精度,同时减少区域预测模型对单个风电场数据完备性的依赖。 相似文献
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近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。 相似文献
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缺少气象数据场景下的超短期风电预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对单个风力发电序列进行建模,并提出一种基于小波分解、特征提取和XGBoost+逻辑回归LR(logis?tic regression)且不依赖气象数据风力发电预测模型.提出利用小波分解提取原始风电序列的平均分量和高频分量;分别对平均分量和高频分量进行建模;为了提高模型对数据特征的敏感性,提出了一种将手动提取的特征和... 相似文献
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微电网光伏发电的Adaboost天气聚类超短期预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
微电网光伏发电预测精度与天气状态呈高度相关性,非晴空条件下气象因素的随机波动使得超短期预测精度较低。对此,文中提出一种改进Adaboost天气聚类和马尔可夫链的组合预测方法。首先采用滑动平均法提取辐照度特征变量,设计并训练Adaboost改进的K近邻(KNN)分类器,实现历史样本的分类;为进一步提高多云和阴雨天的预测精度,引入天气类型衰减系数对Hottel太阳辐射模型进行校正,形成完整描述各天气类型的辐照度基准模型;建立多阶加权马尔可夫链模型输出辐照度预测值;最后由光电转换模型实现间隔5 min的微电网光伏超短期预测。仿真结果表明,所述预测方法提高了各天气类型下的预测精度,对提高微电网经济调度水平具有重要意义。 相似文献