改进灰狼算法的核极限学习机的风功率预测

针对风能的波动性、非平稳性导致风电功率预测精度不高的问题,研究并提出一种基于可变模式分解(VMD)技术和改进灰狼算法(DIGWO)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率预测模型。将功率信号进行分解得到若干个不同带宽的模式分量,对各个模式分量建立核极限学习机预测模型。为提高核极限学习机的寻优能力,采用改进的灰狼算法对核极限学习机的参数进行优化,得到各个模式分量的预测值,将分量预测值进行叠加后得到风电功率最终预测。采用实际风电功率数据进行实验仿真,实验结果表明,该模型的RMSE和MAE分别是1.5%和1.16%,相比其他模型提高了风电功率预测精度。     

基于改进EMD与SVM的风电功率短期预测模型

风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为提高风电功率短期预测的精度,构建基于改进的经验模态分解法(EMD)和支持向量机(SVM)相结合的预测模型,进行风电功率的短期预测。首先,采用镜像延拓算法对预处理后的功率序列进行处理,从而抑制经验模态分解法分解过程中的端点效应;同时,采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条插值,由此得到的包络线可以有效改进EMD的欠冲或过冲问题;然后用改进后的EMD方法将风电功率序列分解成不同的分量,再针对各分量分别构建各自的SVM模型进行预测,最后将各预测分量进行叠加,由此得到总的风电功率预测值。实验结果表明,相比与其他的短期功率预测模型,改进的EMD-SVM预测模型具有更高的预测精度,具有一定的应用价值。     

基于OS-ELM的风速修正及短期风电功率预测

随着时间的推移,风电场风电功率预测模型的适用性逐渐降低,导致预测精度下降。为了解决该问题,基于在线序列-极限学习机(OS-ELM)算法提出了风电场短期风电功率预测模型的在线更新策略,建立的OS-ELM模型将风电场的历史数据固化到隐含层输出矩阵中,模型更新时,只需将新产生的数据对当前网络进行更新,大大降低了计算所需的资源。采用极限学习机(ELM)算法对数值天气预报(NWP)的预测风速进行修正,并根据风电功率的置信区间对预测功率进行二次修正。实验结果表明,采用OS-ELM算法更新后的模型适用性增强,预测精度提高;采用基于风电功率置信区间的功率修正模型后,风电功率的预测精度明显提高。     

基于CS-SVR模型的短期风电功率预测

为了提高短期风电功率预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)优化支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)机的预测方法,该方法首先根据上截断点和下截断点对输入数据进行预处理,剔除异常数据,之后以输入数据中的风速、平均风速、风机状态等属性数据作为SVR算法模型的输入,以风电功率数据作为SVR算法模型的输出,建立短期风电功率的SVR预测模型,针对SVR算法存在难以选择最优参数的缺点,提出采用布谷鸟算法优化SVR参数的方法,建立短期风电功率的CS-SVR预测模型。通过与SVR、PSO-SVR预测模型进行了对比仿真实验,实验结果表明,CS-SVR预测模型具有较高的预测精度。     

基于分形理论的风电功率预测算法研究

近些年,风能成为世界上装机容量较大的可再生能源之一,风力发电的并网容量不断增加,给电网稳定运行带来不小挑战,风力输出功率预测精度的提升能够有效地减轻风电并网时对电网的冲击,同时为电网的调度和安全运营提供保障。为进一步提升的风电功率预测精度,借鉴分形理论并将其融合到风电功率预测模型中,同时结合自定义K最近邻算法(K-nearest-neighbor,KNN)。采用分形理论的基本思想,考虑基准功率曲线问题和气象特征值,利用分形插值可有效地获取相邻样本的局部信息,从而使得插值曲线更好地保留原采样信息的大部分特征,最后使用多评价指标维度对预测效果进行评估。以某风电场实测数据为例,与梯度提升决策树、随机森林、支持向量机预测模型进行比较,验证了提出的预测算法的有效性。     

结合注意力机制与LSTM的短期风电功率预测模型

风力发电预测在电力系统的运行中发挥着重要作用。现有风电功率的短期预测模型因风速的复杂性和随机性,难以确定风速与风电功率的非线性映射关系,导致预测精度降低。提出一种结合变分模态分解、双阶段注意力机制、误差修正模块与深度学习算法的短期风电功率预测模型。通过对原始数据进行互信息特征选择,获得与风电功率相关性较强的特征,并对其进行信号预处理,利用变分模态分解对多维特征序列进行分解,得到具有一定中心频率的模态分量,以降低各个特征序列的复杂性和非平稳性。采用基于双阶段注意力机制与编解码架构的长短时记忆（LSTM）神经网络对模态分量进行训练与预测,得到初始预测误差。在此基础上,利用误差修正模块对初始预测误差进行变分模态分解和修正,从而提高模型的预测精度。实验结果表明,与自回归移动平均模型、标准编解码结构的LSTM模型相比,该预测模型的平均绝对误差最高可降低约87%,具有较优的预测性能。     

基于稀疏表示方法的短期风电功率预测

针对短期风电功率预测,提出一种基于稀疏表示特征提取的建模方法.为了构建预测模型,将历史风电功率数据构成具有时延的输入-输出数据对,将时延输入数据向量作为初始字典,由K-均值奇异值分解(K-SVD)算法将其进行稀疏分解与变换至稀疏域以得到学习后的字典,由正交匹配追踪(OMP)算法获取相应的稀疏编码向量,再将该向量作为极限学习机(ELM)或支持向量机(SVM)的输入来构建全局回归模型.为了验证所提出的方法的有效性,将所提出的方法用于短期风电功率预测中,在同等条件下与单一SVM、ELM方法和非字典学习的其他稀疏表示建模方法进行了比较.实验结果表明,不同的稀疏表示建模方法均能取得很好的预测效果,其中所提出的方法具有更好的预测效果,显示出其有效性.     

基于思维进化算法的风电功率预测研究

风电作为可再生能源,具有波动性、间歇性和随机性的特点,容易造成电力系统的不稳定。通过对风电功率进行预测,不仅可以保证电能质量,而且可以降低电力系统运行成本。传统的几种风电功率预测技术均存在一定的局限性。针对上述问题,提出一种基于思维进化算法的风电功率预测方法,并构建了预测模型。结合风电场风电实测数据进行仿真分析,结果表明所提出的方法可以有效可靠地进行风电功率预测,具有良好的工程应用前景。     

基于FEEMD-PACF-BP_AdaBoost模型的风电功率超短期预测

针对风电功率超短期预测问题,提出基于快速集合经验模态分解(Fast Ensemble Empirical Mode De-composition,FEEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)和BP_AdaBoost集成神经网络组合的超短期风电功率预测模型.对风电功率原始数据,采用FEEMD方法将其分解为从一系列本征模态函数分量(IMF)和余项;运用样本熵来解决分量个数过多、计算量繁杂的问题,通过PACF(偏自相关系数)筛选出与预测值关联程度高的元素确定输入维数;选用泛化能力强的集成神经网络BP_AdaBoost构建单步滚动预测模型并叠加获得最终值.实验结果表明,该组合模型提高了预测精度,具有可行性和有效性.     

基于小波变换和BP神经网络的时序风电功率预测

风电功率具有波动性,不论对于发电厂抑或是电网,准确地预测风电功率具有重要意义。本文研究了小波变换的原理和方法及BP神经网络的原理和算法,并建立了一种结合小波分解和BP神经网络的风电功率预测方法。本文的方法首先对风电出力历史功率数据进行小波分解,在各个分量样本上分别建立BP神经网络后再进行预测。最后,仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于局部高斯过程的短期风速预测

准确的风速预测对于风电场和电力系统的稳定运行具有重要意义。本文提出一种基于局部高斯过程的短期风速预测方法。首先,把总的训练样本集按固定长度的时间窗划分成许多个子训练集。然后,运用局部高斯过程模型对各个子训练集进行建模,通过最小化训练集的预测误差为优化目标,用改进粒子群算法求取模型的最优超参数。最后,对某实测风速数据进行风速预测分析,结果表明基于局部高斯过程的短期风速预测能有效提高风速预测精度。     

基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法

本文提出了一种基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法。该算法使用改进的人工蜂群算法与BP神经网络融合生成进化神经网络,然后使用改进的人工蜂群算法对进化神经网络的偏置和权重进行优化。该算法将火电历史负荷数据作为输入,使用进化神经网络训练预测模型,预测未来一段时间内的电网负荷。首先,获取历史负荷数据。然后,将获取到的数据输入到进化神经网络模型中进行训练。在训练过程中,采用了改进的人工蜂群算法对进化神经网络对神经网络的权重和偏置进行优化,提高模型的预测精度。人工蜂群算法作为一种全局搜索算法,可以有效地探索模型参数空间,找到最优的模型参数组合,从而提高模型的预测精度。为了验证所提出的负荷预测方法的有效性,我们使用了火电网负荷数据进行了测试。实验结果表明本文提出的进化神经网络在短期电网负荷预测方面表现出了良好的预测精度和实用性。与传统的预测方法相比,该算法的预测误差更小,预测结果更加准确可靠。     

短期负荷预测方法综述

电力系统为电力用户提供可靠、优质、经济、环保电能的前提条件是能对电力负荷进行精确的预测。电网中的调度部门要根据短期负荷的预测结果来安排发电和供电计划,从而优化资源配置,提高经济效益。因此,短期负荷预测具有重大意义。为了提高负荷预测的准确性,较为全面的综述了短期负荷预测方法的研究状况。首先简述了短期负荷预测的意义、特点以及影响因素,综合叙述了短期负荷预测方法的历史发展。然后分别从数据预处理和组合预测两个方面总结了各个方法的研究现状和存在的问题。最后指出了当前短期负荷预测研究的主要问题以及下一步可能的研究方向。 得出的结论是对历史数据进行预处理后结合时下流行的机器学习算法能提高电力系统短期负荷预测的精度。     

一种考虑风力作用的KNN城市AQI预测算法

考虑风力对城市空气质量指数(AQI)的重要影响,基于KNN算法提出一种新的模型对城市AQI进行预测。该模型主要依赖于数据间的局部相似性和依赖性,再将风力因素对城市AQI的影响进行量化并加入到KNN预测结果中,得到最终预测结果。实验对九个重点城市进行AQI预测,结果表明,该模型相较传统KNN方法预测得到的AQI值,准确率大幅度提升,对城市AQI的预测具有指导意义。     

电网供电系统短期电力负荷预测优化仿真

对电网供电系统短期电力负荷预测模型进行优化,能提升预测结果的准确性和鲁棒性.虽然现有预测模型可以满足预测速度的要求,但预测结果的精确性和稳定性却无法保证.为了得到更加准确和稳定的预测结果,提出了细菌觅食算法优化极限学习机预测模型.首先在电力负荷样本数据中形成训练样本和预测样本集,利用细菌觅食优化算法对极限学习机预测模型中的不确定参数进行优化,然后利用改进后的模型进行电力负荷预测.新模型的优化仿真结果显示,利用细菌觅食算法优化极限学习机预测模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型的预测结果,该算法具有很好地实用性.     

基于支持向量机的海量电力数据智能分类方法

针对电力公司海量数据分类问题,提出一种改进的k-means数据分类方法。在k-means算法的基础上,应用PCA对k-means算法进行降维处理,用canopy算法优化最佳簇集数、初始聚类中心。然后,应用改进的k-means算法对居民用户用电进行聚类;最后以该聚类结果为基础,建立LSTM预测模型。通过LSTM预测模型对某小区90户居民用电数据进行仿真实验,并对比分析了传统聚类、改进聚类和不适用聚类下LSTM三种模型的预测结果。结果表明,未使用任何聚类算法构建的LSTM模型在进行电力负荷预测时,预测结果的精度最低;应用改进的k-means算法构建的LSTM模型预测结果精度最佳。     

A novel approach for precipitation forecast via improved K-nearest neighbor algorithm

The prediction method plays crucial roles in accurate precipitation forecasts. Recently, machine learning has been widely used for forecasting precipitation, and the K-nearest neighbor (KNN) algorithm, one of machine learning techniques, showed good performance. In this paper, we propose an improved KNN algorithm, which offers robustness against different choices of the neighborhood size k, particularly in the case of the irregular class distribution of the precipitation dataset. Then, based our improved KNN algorithm, a new precipitation forecast approach is put forward. Extensive experimental results demonstrate that the effectiveness of our proposed precipitation forecast approach based on improved KNN algorithm.     

基于K-Means和CNN的用户短期电力负荷预测

随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类：对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上.     

结合HS算法与ESN算法的光伏发电短期出力预测

为提高光伏发电系统短期出力预测的精度,提出了一种和声搜索(Harmony Search,HS)算法与回声状态网络(Echo State Network,ESN)算法相结合的预测模型。该模型以光伏电站的历史发电量数据和气象数据为基础。首先通过相似日选择算法挑选出预测日的相似日,将相似日的气象特征向量和预测日的气象特征向量的差值作为预测模型的输入变量;然后选择训练样本,并用和声搜索算法优化后的回声状态网络模型(HS-ESN)对样本进行训练和预测;最后以甘肃某光伏电站为例进行实例验证。实证分析表明,利用和声搜索算法优化回声状态网络预测模型的储备池参数可有效提高回声状态网络的预测精度,因此该模型具有较好的实用价值。