發(fā)布時間：2018-01-04 13:10

  本文關(guān)鍵詞：遺傳算法對SVR風(fēng)速預(yù)測模型的多參數(shù)優(yōu)化　出處：《電機與控制學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：實驗分析發(fā)現(xiàn):通過相空間重構(gòu)法求出的嵌入維數(shù)E和時間延遲τ往往不是支持向量回歸機(SVR)預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)。針對此問題,建立了一種基于遺傳算法(GA)的多參數(shù)同步優(yōu)化的SVR預(yù)測方法。利用GA方法對E、τ和SVR模型中的懲罰因子C、核函數(shù)寬度γ進行同步優(yōu)化獲得全局最優(yōu)解,建立SVR風(fēng)速預(yù)測模型。對比單純優(yōu)化C、γ的模型,以2組風(fēng)速數(shù)據(jù)為例進行實驗研究,建立的模型預(yù)測誤差約為6.56%和7.74%。而對比模型的誤差為12.00%和9.30%。這一結(jié)果表明,同時對E、τ、C、γ進行優(yōu)化的模型相對于單純優(yōu)化C、γ的模型,預(yù)測精確度大大提高。
[Abstract]:The experimental results show that the embedding dimension E and time delay 蟿 obtained by phase space reconstruction method are not the optimal parameters of SVR) prediction model. A SVR prediction method for multi-parameter synchronization optimization based on genetic algorithm (GA) is established, and the penalty factor C in E, 蟿 and SVR model is obtained by using GA method. The kernel width 緯 is synchronously optimized to obtain the global optimal solution, and the SVR wind speed prediction model is established. Two sets of wind speed data are taken as an example. The prediction error of the established model is about 6.56% and 7.74, while the error of the contrast model is 12.00% and 9.300.This result shows that, for E, 蟿 C at the same time. The prediction accuracy of 緯 optimization model is greatly improved compared with that of pure optimization Cy model.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院;
【基金】：教育部中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2015MS102)
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)速預(yù)測一直是電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)劃和運行中重要一項環(huán)節(jié),工作量大,重復(fù)性高[1-2]。然而風(fēng)速變化頻繁,所以風(fēng)電機組的發(fā)電功率波動性較大。當(dāng)風(fēng)機穿越功率達到一定閾值后,就會嚴重影響電網(wǎng)電能質(zhì)量和功率平衡[3]。因此風(fēng)速預(yù)測是一項意義重大的任務(wù)。建立一個高精確度的風(fēng)速預(yù)

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本文編號：1378631