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基于高斯过程回归的短期风速预测 总被引:8,自引:0,他引:8
准确预测风速能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争能力。为了提高风速预测的精度,提出一种基于高斯过程(Gaussian processes,GP)的风速预测模型。首先运用自相关法和假近邻法分别求取风速时间序列的延迟时间和嵌入维数,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。其次运用GP模型对重构后的风速时间序列进行训练,同时在贝叶斯框架下,确定协方差函数中的"超参数"。最后利用训练好的GP模型风速时间序列进行预测,并与支持向量机、最小二乘支持向量机和BP神经网络进行比较。仿真结果表明,基于GP的风速预测模型具有很好的稳定性,能够满足预测精度的要求,具有很大的工程实际应用价值。 相似文献
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阐述了混沌理论及其在城市用电量预测中的具体应用, 针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌理论的城市用电量神经网络模型.并将该模型在H市用电量预测中进行了初步应用,结果表明,该方法需要的训练数据较少,预测结果整体误差的指标较好,容易确定输入节点个数,呈现较好的综合预测性能,在城市用电量预测中有广泛的实用价值。 相似文献
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为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。 相似文献
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基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型 总被引:4,自引:3,他引:1
空间相关法利用空间相关点风速数据之间的相似性和延时性进行风速预测,但在实际应用中存在数据收集困难的问题.提出用空间平移法对空间相关法进行改进,通过减少空间相关点的数目,可有效地降低数据收集难度.为了确定空间相关点风速与所需预测的风电场风速数据之间的非线性关系,采用径向基(RBF)神经网络,建立了基于空间相关法的分时预测模型.该方法通过对风电场与空间相关点风速时间序列之间的关联度分析,将未来预测时段分成若干个时段,在每个时段内分别选择关联度高的相关点的风速数据,作为RBF神经网络的输入数据进行训练和预测.算例表明,该方法可提高风电场风速预测的预测精度,减少了RBF神经网络的训练时间. 相似文献
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基于混沌理论的城市用电量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了混沌理论及其在城市用电量预测中的具体应用, 针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌理论的城市用电量神经网络模型.并将该模型在H市用电量预测中进行了初步应用,结果表明,该方法需要的训练数据较少,预测结果整体误差的指标较好,容易确定输入节点个数,呈现较好的综合预测性能,在城市用电量预测中有广泛的实用价值. 相似文献