本文關(guān)鍵詞：基于譜聚類和優(yōu)化極端學(xué)習(xí)機(jī)的超短期風(fēng)速預(yù)測

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【摘要】：較高精度的超短期風(fēng)速預(yù)測是并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)電場風(fēng)電功率預(yù)測預(yù)報(bào)系統(tǒng)建立和運(yùn)行的必要前提及保證。由于風(fēng)速影響因素眾多,具有較大的波動性和隨機(jī)性,并具有高度的自相關(guān)性,給傳統(tǒng)的風(fēng)速預(yù)測方法帶來了極大的挑戰(zhàn)。提出一種基于譜聚類和極端學(xué)習(xí)機(jī)的超短期風(fēng)速預(yù)測方法。該方法首先利用小波變換和主成分分析對風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和降維處理,剔除數(shù)據(jù)的不規(guī)則波動,有效降低數(shù)據(jù)維度;然后分別應(yīng)用譜聚類對小波變換后的各分解序列進(jìn)行聚類分析,減少訓(xùn)練樣本空間,提高樣本有效性,降低計(jì)算復(fù)雜度;再應(yīng)用極端學(xué)習(xí)機(jī)對各分解序列分別進(jìn)行訓(xùn)練,同時(shí)通過遺傳算法對極端學(xué)習(xí)機(jī)輸入權(quán)值、偏置等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,確保各分解序列輸出最佳預(yù)測模型;最后將各分解序列預(yù)測結(jié)果相加得到最終預(yù)測結(jié)果。以某風(fēng)電場實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行的建模結(jié)果表明該模型有效實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)速的超短期、多步預(yù)測,采用的方法合理有效。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(70901025) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(13MS32) 北京市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(13JDJGC055)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)力發(fā)電是一種清潔的可再生能源,開發(fā)利用相對簡單,越來越受到世界各國重視。有效的風(fēng)速預(yù)測是風(fēng)力發(fā)電研究的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),是并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)電場風(fēng)電功率預(yù)測預(yù)報(bào)系統(tǒng)建立和運(yùn)行的必要前提和保證。對風(fēng)電場進(jìn)行較高精度的超短期風(fēng)速預(yù)測,可以有效降低由于風(fēng)電機(jī)組突然切出造成

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本文編號：1175499