本文關(guān)鍵詞：基于GA優(yōu)化SVM的風(fēng)電功率的超短期預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)電場功率預(yù)測 支持向量機(jī) 遺傳算法 超短期預(yù)測

【摘要】：研究風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)對于減輕其輸出電能的隨機(jī)性對電力系統(tǒng)的影響具有重要意義。首先結(jié)合風(fēng)電監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的歷史功率數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)形成樣本數(shù)據(jù),同時采用遺傳算法優(yōu)化該模型的核函數(shù)類型、核函數(shù)參數(shù)及錯誤懲罰因子等參數(shù),建立了GA-SVM模型,提高了模型參數(shù)組合優(yōu)化選擇的效率和預(yù)測精度。最后結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證,并與標(biāo)準(zhǔn)SVM方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比較。預(yù)測效果表明:所提出的GA-SVM優(yōu)化模型在超短期風(fēng)電功率預(yù)測上具有更優(yōu)的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電場功率預(yù)測 支持向量機(jī) 遺傳算法 超短期預(yù)測
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)電系統(tǒng)輸出功率的波動性和間歇性對電網(wǎng)的電能質(zhì)量及其穩(wěn)定性將產(chǎn)生較大的影響,且給電網(wǎng)調(diào)度帶來了困難與挑戰(zhàn),在目前建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的背景下,風(fēng)電場功率預(yù)測是有效的解決途徑[1-3]。文獻(xiàn)[4-6]分析了風(fēng)電場的動態(tài)特性,并從機(jī)理分析進(jìn)行物理建模,但整個建模過程復(fù)雜且

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本文編號：926759