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1.
基于最小二乘支持向量机的风速预测模型 总被引:7,自引:2,他引:7
风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。 相似文献
2.
考虑到风电场风速的非平稳性、非线性特征及风电场风速实测数据存在异常现象,提出利用改进小波变换方法对风速序列数据进行分解与降噪处理,以降低其不稳定性.针对最小二乘支持向量机算法在参数确定依赖人为因素的缺陷,提出一种采用遗传算法对最小二乘支持向量机模型的惩罚系数和核函数参数进行寻优,构建基于遗传算法和最小二乘支持向量机的超短期风速组合预测模型,对小波变换分解后的各子序列数据分量进行预测,并将各子序列的预测结果叠加进而获得超短期风速的预测值.最后,通过算例验证了所提模型及方法能有效提高超短期风电场风速的预测精度. 相似文献
3.
基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测 总被引:9,自引:0,他引:9
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。 相似文献
4.
提出了双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。考虑到离预测点越远的历史风速数据对预测值的影响越弱,对训练样本中输入向量数据进行第1次加权,以体现不同元素对预测影响的差异。同时为区分训练样本的差异性,降低异常样本的干扰,对训练样本进行第2次加权。对双加权后的训练样本,采用加权最小二乘支持向量机模型进行预测,降低了对异常点的敏感度,实现了对不同样本的区别对待。根据某实测风速数据进行了风速预测,结果表明,所提方法能提高风速预测精度。 相似文献
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阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强. 相似文献
7.
针对当前风电场发电功率预测时间较长、预测误差较大,易影响风力微电网根据用电负荷变化适时调度及有效电力资源配置的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine, LS-SVM)的微电网风电功率超短期预测方法。该方法根据风电场数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统获取原始功率数据样本,经归一化法预处理,运用网格搜索法确定模型参数,并依据LS-SVM法建立预测系统模型,利用MATLAB工具箱LS-SVM Lab进行仿真实验,跟踪及预测风电功率变化曲线,实现时间跨度小至5分钟的超短期预测。实验验证结果表明,该方法比传统预测方法具有较高的精确度和较强的鲁棒性,为风力微电网优化调度控制工程提供一种新思路。 相似文献
8.
风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息。支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势。针对支持向量参数难以确定问题,采用遗传算法对最小二乘支持向量机惩罚系数C和核参数σ2寻优,在对参数遗传编码时,通过对数变换编码提高了搜索灵敏度,加快了模型收敛速度。最终利用现场连续150 h实测风速样本,对其中最后12 h进行预测,结果与广义回归神经网络(GRNN)相比,表明LS-SVM有更好的泛化能力,且取得了相对 相似文献
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基于遗传优化的最小二乘支持向量机风电场风速短期预测 总被引:5,自引:0,他引:5
风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息.支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势.针对支持向量参数难以确定问题,采用遗传算法对最小二乘支持向量机惩罚系数C和核参数σ<'2>寻优,在对参数遗传编码时,通过对数变换编码提高了搜索灵敏度,加快了模型收敛速度.最终利用现场连续150 h实测风速样本,对其中最后12 h进行预测,结果与广义回归神经网络(GRNN)相比,表明LS-SVM有更好的泛化能力,且取得了相对误差绝对值的平均值为8.32%的良好效果. 相似文献
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电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作,准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠的运行具有特别重要的意义.随着电力系统的日趋复杂化,特别是电力市场的逐步深入,短期负荷预测被赋予了更高的要求.提出了基于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方法,为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础.最小二乘支持向量机是新一代机器学习方法,将其应用于电力系统短期负荷预测,在充分利用日周期性和同时刻负荷相近性的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机回归算法(LSSVR)的短期负荷预测点模型.该模型通过采用不同天同时刻的负荷样本训练LSSVR来获取负荷的最优线性回归函数,实现了在最小化负荷样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,获取了较好的负荷预测性能. 相似文献
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为提高预测前1 h风电功率的精度,提出一种基于小波分解(WD)的人工神经网络(ANN)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的预测方法。通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根据风机输出功率特点分析,对低频和高频子序列分别采用ANN法和LS-SVM法进行预测,最后通过重构得到预测结果。利用该方法对东北某风电场提前1 h的功率进行预测,实验结果表明:该模型具有较高的预测精度,与单纯的BP神经网络的模型相比,绝对平均误差从10.25%下降到5.62%。 相似文献
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