基于组合预测方法的风电场短期风速预测

基于持续法、人工神经网络法(ANN)和支持向量机(SVM)3种不同预测模型对内蒙古某风电场短期风速进行了预测研究,比较了不同单一预测模型的预测精度,并进行了4种不同预测模型的组合预测。计算结果表明,单一预测模型中支持向量机方法精度最高,而组合预测中3种方法组合的预测精度最高,并且组合预测精度均高于单一预测方法的精度。同时发现,当单一模型预测误差之间存在较强的负相关关系时,组合预测精度提高明显;而当单一模型预测误差之间存在较强的正相关关系时,则组合预测精度改进有限。     

基于布谷鸟搜索优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量机(SVM)在短期负荷预测中,根据经验选取参数导致预测精度下降的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)优化SVM的短期负荷预测新方法(CSA-SVM)。先以历史负荷、温度、湿度等属性构成训练样本集的输入向量作为SVM的输入,以负荷值作为输出,建立SVM预测模型;再根据训练误差,以CSA对SVM中惩罚因子和核参数进行寻优;最后,按照CSA寻优获得的最优参数建立基于CSA-SVM的预测模型并开展短期负荷预测。实际负荷数据试验显示,相较于SVM模型、粒子群(PSO)优化SVM模型、BP神经网络模型,CSA-SVM具有更高的预测精度,能够满足电力系统短期负荷预测精度需求。     

基于偏最小二乘法的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型.首先通过偏最小二乘(PLS)对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法(SVM)对提取的成分进行预测.算例表明,该算法用于短期负荷预测建模速度快,预测精度高,是种行之有效的方法.     

基于PSO优化LS-SVM的短期风速预测

提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电场风速预测方法。以相关性较高的历史风速序列作为输入,建立预测模型,并用粒子群算法优化模型参数。在对未来1 h风速进行预测时,文章所提出的模型比最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型具有较高的预测精度和运算速度。算例结果表明,经粒子群优化的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效方法。     

基于小波分解与遗传算法和支持向量机的短期风速预测

提出一种基于小波分解(Wavelet Decomposition)、遗传算法(Genetic Algorithm)和支持向量机(Support VectorMachine)的短期风速预测模型。采用风速历史值作为模型输入,通过模型的数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元对短期风速值进行预测。同时引入模型的可调参数,通过调节参数提高模型对应不同风场风速数据的普遍适应性。算例结果表明,模型预测的风速与真实值基本一致,并具有较好的适应性,可适应不同风场的数据。     

基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采用贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明,该预测模型能有效提高短期风速预测的精度。     

基于混合变分模态分解模型的短期风速预测

针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。     

一种风电场短期风速组合预测模型

为了提高短期风速预测精度,提出一种变权系数的支持向量机组合风速预测模型。选择基于不同核函数的支持向量机作为单项预测模型以保证单项模型之间的差异性,对核参数用粒子群算法寻优选取以保证各单项模型的精确性。组合预测方法采用以预测误差平方和最小为准则的可变加权系数组合预测方法,以计算各单项模型在风速预测不同时刻的权系数。仿真实验表明,所建立的变权组合预测模型在短期风速预测上具有良好的预测效果,预测精度优于各单项模型和固定权系数的组合模型。     

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。     

基于改进PSO-SVR模型在短期风速预测上的应用研究

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.