本文選題：風(fēng)力發(fā)電 + 波動(dòng)范圍�。� 參考：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年12期

【摘要】：提出一種基于模糊信息�；妥钚《酥С窒蛄繖C(jī)的風(fēng)電功率波動(dòng)范圍組合預(yù)測(cè)建模方法。該方法首先對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行模糊信息�；�,根據(jù)需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)各分量分別建立預(yù)測(cè)模型,并使用自適應(yīng)粒子群算法對(duì)各分量模型進(jìn)行優(yōu)化;最后使用優(yōu)化后最小二乘支持向量機(jī)模型對(duì)風(fēng)電功率波動(dòng)范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)例研究表明,該組合預(yù)測(cè)模型可以有效跟蹤風(fēng)電功率變化,對(duì)風(fēng)電功率波動(dòng)范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[Abstract]:A modeling method based on fuzzy information granulation and least squares support vector machine (LS-SVM) for wind power fluctuation range prediction is proposed. Firstly, the training sample is granulated with fuzzy information, and the effective component information of each window is extracted according to the need, that is, the minimum value of each window, the approximate average value and the maximum value. Secondly, the prediction model of each component is established by using least square support vector machine, and the adaptive particle swarm optimization algorithm is used to optimize each component model. Finally, the optimal least square support vector machine model is used to predict the fluctuation range of wind power. The example shows that the combined forecasting model can effectively track the variation of wind power and predict the fluctuation range of wind power.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)工學(xué)院;武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(BLX2014-05)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1893952