基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测

针对原始风速信号非线性和非平稳性的特征,提出一种新的改进经验小波变换(IEWT)方法,该方法可将风速信号分解成一组有限带宽的子序列,以降低其不稳定性。在此基础上,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),提出基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机(IEWT-LSSVM)的短期风速预测方法,并通过模拟退火粒子群优化算法(SAPSO)对相空间重构参数以及LSSVM模型的2个超参数进行共同优化。最后以华北某风电场采集的风速信号为算例,结果表明基于IEWT-LSSVM的预测模型能有效追踪风速信号的变化,在单步预测和多步预测上均具有较高的预测精度。     

基于FOA和LS-SVM的风电场风速预测研究

针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法。对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32%。将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。     

基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局优化性能,提出了CPSO优化最小二乘支持向量机的超参数以改善模型预测精度,并以某600 MW汽轮机组为研究对象,利用该机组的运行数据建立CPSO-LSSVM的热耗率预测模型。结果表明:CPSO-LSSVM模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确有效地预测热电厂的汽轮机热耗率。     

基于加权最小二乘支持向量机的月度负荷预测

考虑到实际电力负荷预测中各数据的重要程度并不相同,在标准最小二乘支持向量机回归算法的训练样本中设置权值系数,建立了加权最小二乘支持向量机模型,以实现样本的优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果;同时考虑到粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法对模型参数进行优化,引入优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,使算法具有动态适应性。将改进的模型应用于江西省萍乡市月度负荷预测中,结果表明本文方法与常规方法相比降低了预测误差,且速度较快。     

基于蚁群优化的最小二乘支持向量机风速预测模型研究

基于最小二乘支持向量机理论,建立风速预测模型。同时,由于最小二乘支持向量机参数选取尚无有效方法,该文尝试采用蚁群算法理论来进行参数优化选择。选取某风场前四天的实测风速(采样间隔30min),应用所建立的风速预测模型,来预测第五天的48个风速值,其预测的平均绝对百分比误差仅为9.53%,预测效果较理想,验证了应用蚁群优化算法理论与最小二乘支持向量机理论进行风速预测的可行性,可为风电场规划选址和风力发电功率预测等提供理论支持。     

基于NWAPSO参数全局寻优的LS-SVM电站风机性能预测

风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据.通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得.由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化(NWAPSO)参数全局寻优的最小二乘支持向量机(LS-SVM)风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据本文方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。     

基于改进LSSVM的太阳辐射量预测

为准确预测太阳辐射量,提出一种基于变分模态分解和粒子群优化算法的最小二乘支持向量机组合预测模型。针对太阳辐射量序列具有不稳定性的特点,首先利用变分模态分解将历史太阳辐射量数据分解成一系列相对稳定的分量序列,再应用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,以预测各分量序列,将各分量太阳辐射量预测值集成,从而得到最终太阳辐射量预测值。实例分析和对比研究表明,该模型预测太阳辐射量有效可行,具有较高的预测精度。研究成果可为太阳辐射量预测提供参考。     

基于经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机的风速预测

由于风速信号是非线性、非稳定性的动态信号,用传统预测方法难以达到满意效果。为提高预测精度,提出了基于经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机相结合的方法,对风速时间序列进行建模预测,即首先对风速动态信号进行经验模式分解,将原信号分解为若干个不同特征尺度(频率)的本征模态函数,然后对不同频带的平稳IMF分量分别建立多步预测的最小二乘支持向量机模型,将各分量的预测值等权求和得到最终预测值。实例分析结果表明,与单一的最小二乘支持向量机预测方法相比,经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机相结合的风速预测方法误差小,可应用于风速预测中。     

基于单纯形粒子群—支持向量机模型的土坝测压管水位预测方法及应用

针对土坝渗流安全监测模型中测压管水位与其影响因子之间非线性关系复杂、模型因子选择难度较大的问题,采用支持向量机模拟测压管水位与其影响因子之间的非线性映射关系,并采用单纯形粒子群算法对支持向量机中的核参数、惩罚系数及不敏感损失因子进行优化,建立了土坝测压管水位预测的单纯形粒子群—支持向量机模型（SMPSO-SVM）,通过与多元线性回归模型、逐步回归模型、遗传回归模型及最小二乘支持向量机模型进行对比,表明SMPSO-SVM预测模型预测精度高、稳定性好。     

基于NWAPSO参数全局寻优的LS—SVM电站风机性能预测

风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据．通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得．由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化（NWAPSO）参数全局寻优的最小二乘支持向量机（LS—SVM）风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据文中方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。     

大型风电场超短期风电功率预测

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（0uantum—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。     

APSO-WLSSVM算法在水质预测中的应用研究

针对参数选择是影响加权最小二乘支持向量机水质预测效果的关键,给出了基于自适应粒子群优化算法参数优选的WLSSVM回归预测的建模过程,以大伙房水库为例,预测了库区水质主要影响因素,并与未优选的WLSSVM预测结果进行对比。结果表明,该方法参数寻优更可靠、快速,预测精度高。     

基于风速误差校正和ALO-LSSVM的风电功率预测

风资源的随机波动性引起的相位滞后性问题,导致风电功率预测精度不高,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大。考虑到风速波动与风功率变化密切相关,提出一种非参数核密度估计和数值天气预报(NWP)相结合的方法,并对预测风速误差进行校正,改善了预测风速的相位滞后性;然后将校正后的风速和风功率作为输入数据进行风电功率预测;采用蚁狮算法(ALO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,从而建立基于风速误差校正和ALO-LSSVM组合的风电功率预测模型。算例结果表明,所提方法风功率预测精度更高。     

Thermal modeling of a solid oxide fuel cell and micro gas turbine hybrid power system based on modified LS-SVM

For a solid oxide fuel cell (SOFC) integrated into a micro gas turbine (MGT) hybrid power system, SOFC operating temperature and turbine inlet temperature are the key parameters, which affect the performance of the hybrid system. Thus, a least squares support vector machine (LS-SVM) identification model based on an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to describe the nonlinear temperature dynamic properties of the SOFC/MGT hybrid system in this paper. During the process of modeling, an improved PSO algorithm is employed to optimize the parameters of the LS-SVM. In order to obtain the training and prediction data to identify the modified LS-SVM model, a SOFC/MGT physical model is established via Simulink toolbox of MATLAB6.5. Compared to the conventional BP neural network and the standard LS-SVM, the simulation results show that the modified LS-SVM model can efficiently reflect the temperature response of the SOFC/MGT hybrid system.     

基于SSA-PSO-ANFIS的短期风速预测研究

针对风速具有强非线性的特点,提出一种奇异谱分析和改进粒子群优化自适应模糊推理系统的短期风速预测模型。该方法采用奇异谱分析将原始序列分解为趋势和谐波分量,对各分量分别建立模糊神经网络模型,最后将各分量预测结果叠加得到预测风速值。为提高预测精度,改用改进粒子群算法对自适应模糊推理系统的隶属度函数进行优化。以河北某风电场实测数据进行仿真并与传统的神经网络对比分析,结果表明将风速重构后分别预测再叠加降低了原始问题的复杂度,同时提高了预测精度,在不同时间间隔的风速序列预测中该模型显著降低了多步实时预测中的误差。     

基于灰色关联分析的BSO-ELM-AdaBoost 风电功率短期预测

提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优权阈值,提高其泛化能力。最后,引入集成学习理念,通过自适应提升算法学习组合多个极限学习机弱预测器,对预测误差进行修正,实现误差权重的自分配与重组。以此构成的极限学习机强预测器可进一步提高模型的预测精度,结合西北某风电场实际数据验证该方法的有效性。