發(fā)布時(shí)間：2017-11-01 18:33

  本文關(guān)鍵詞：基于小世界優(yōu)化的風(fēng)電功率變權(quán)組合預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：提出一種新型的基于小世界優(yōu)化的支持向量機(jī)與灰色預(yù)測(cè)變權(quán)組合風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。該模型發(fā)揮小世界優(yōu)化算法避免陷入局部極小、快速收斂等優(yōu)勢(shì),對(duì)組合權(quán)重系數(shù)進(jìn)行移動(dòng)樣本自適應(yīng)變權(quán)求解,同時(shí),支持向量機(jī)采用實(shí)數(shù)編碼小世界算法(R-SWOA)進(jìn)行回歸估計(jì),構(gòu)成支持向量機(jī)改進(jìn)算法(RSWO-SVM)。利用江蘇某風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)電機(jī)組輸出功率的超短期實(shí)時(shí)滾動(dòng)功率預(yù)測(cè)進(jìn)行研究,分別預(yù)測(cè)未來10 min、30 min和1 h的功率值。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,無論哪個(gè)時(shí)間尺度,該文變權(quán)組合模型的預(yù)測(cè)精度均明顯高于各單項(xiàng)、等權(quán)平均和最小方差固定權(quán)系數(shù)組合預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)誤差大幅降低。
【作者單位】： 北京交通大學(xué)機(jī)械與電子控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 小世界優(yōu)化算法 支持向量機(jī) 灰色預(yù)測(cè) 變權(quán)組合預(yù)測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(50776005) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(2011JBM103)
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)能作為清潔的可再生能源,已成為替代化石能源的重要選擇。然而由于風(fēng)能具有隨機(jī)性、間歇性和不可控制的特點(diǎn),并網(wǎng)難和消納難的問題仍十分突出[1]。目前,我國電網(wǎng)調(diào)度部門對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作有基本要求,應(yīng)具備日預(yù)報(bào)能力,用于發(fā)電計(jì)劃安排;還要具備實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)能

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