【摘要】：風電功率預(yù)測能為電網(wǎng)規(guī)劃和運行提供重要依據(jù),傳統(tǒng)預(yù)測方法多為點預(yù)測,其結(jié)果一般有不同程度的誤差,區(qū)間預(yù)測方法能有效描述風電輸出功率的不確定性因而逐步受到重視。針對短期風電功率概率區(qū)間預(yù)測問題,提出一種基于粒子群優(yōu)化的核極限學習機(PSO-KELM)模型,用于風電功率區(qū)間預(yù)測。通過核極限學習機(KELM)建立預(yù)測模型,采用粒子群算法對KELM的輸出權(quán)值進行優(yōu)化,尋找最優(yōu)預(yù)測區(qū)間上下限,充分利用了KELM學習速度快、泛化能力強的優(yōu)點,實現(xiàn)了對風電功率的快速區(qū)間預(yù)測。通過與PSO-ELM模型對比分析風電場在不同置信水平下的概率預(yù)測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)PSO-KELM模型的預(yù)測精度更高,速度更快,能夠為風電功率區(qū)間預(yù)測及風電并網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供決策支持。
【作者單位】： 華北電力大學;
【基金】：國家自然科學基金(51207049) 北京市自然科學基金(4132061) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金(13MS25)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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本文編號：2530976