【摘要】：提出一種基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量機的風電功率平均值預測和風電功率波動范圍預測的聯(lián)合預測模型建模方法。該方法首先對訓練樣本進行模糊信息�；�,根據需要提取各個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。其次應用最小二乘支持向量機對各個分量分別建立預測模型,并使用自適應粒子群算法對各個分量模型進行優(yōu)化。最后使用優(yōu)化后的最小二乘支持向量機模型對風電功率平均值和風電功率波動范圍進行聯(lián)合預測。實例研究表明,該聯(lián)合預測模型可以有效進行風電功率平均值預測和風電功率波動范圍預測的聯(lián)合預測,并能有效跟蹤風電功率變化。
[Abstract]:A modeling method based on fuzzy information granulation and least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed to predict the mean value of wind power and the range of wind power fluctuation. 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 (LS-SVM), and each component model is optimized by adaptive particle swarm optimization (APSO). Finally, the optimal least square support vector machine model is used to predict the mean wind power and the fluctuation range of wind power. The case study shows that the combined forecasting model can effectively predict the mean value of wind power and the range of fluctuation of wind power, and can effectively track the variation of wind power.
【作者單位】： 國網安徽省電力公司合肥供電公司;陽光電源股份有限公司;
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2230135