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| 基于CLPSO优化LSSVM的风数据缺失部分插补 | |
| 作者单位： | ;1.武汉科技大学信息科学与工程学院 |
| 摘 要： | 风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型插补缺失的风数据,使用综合学习粒子群算法(CLPSO)优化影响LSSVM模型性能的参数,从而形成了CLPSO-LSSVM插补模型。为了进行对比,另外使用了风切变指数模型(WSC)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),对测试数据和风数据缺失部分进行插补。仿真结果表明:CLPSO-LSSVM模型的测试数据插补值精度最高,对风数据缺失部分插补值的相关系数也较大,综合指标最优,验证了该插补模型的有效性。 |
| 关 键 词： | 综合学习粒子群算法 最小二乘支持向量机 风数据 插补 |
Interpolation of wind partial missing data based on CLPSO optimized LSSVM |
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| Keywords: | |
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