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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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基于相关向量机的短期风速预测模型 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明,与BP神经网络和支持向量机(SVM)模型相比,RVM模型预测精度更高。 相似文献
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根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;iJII练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性.对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度. 相似文献
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风速预测精度的提高,对降低风力发电成本、合理安排风场选址等方面有着积极作用。使用DBSCAN聚类对所有数据进行去噪处理,选择最合适的风速数据序列进行实证研究。首先,针对风速数据序列具有混沌性而对预测结果产生影响的问题,采用C-C法确定相空间重构中所需参数。与此同时,结合混沌理论建立混沌支持向量机模型,用以预测未来24 h的风速值。之后,将该模型与EGARCH模型以及具有外生输入的非线性自回归网络(NARX)模型的预测结果进行对比。最后,根据各预测模型的RMSE和MAPE精度对模型预测效果进行评估。结果表明:基于混沌时间序列的支持向量机模型对NWTC m2气象站所在地风速具有最佳预测效果。 相似文献
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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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