本文關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測(cè)中的人工智能優(yōu)化參數(shù)研究及應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學(xué)》 2014年

風(fēng)速預(yù)測(cè)中的人工智能優(yōu)化參數(shù)研究及應(yīng)用

金時(shí)強(qiáng)  

【摘要】：風(fēng)速對(duì)于風(fēng)能電力市場(chǎng)的參與者或管理者是非常關(guān)鍵的信息要素,它常常用來(lái)制定能源政策和決策。然而,由于風(fēng)速本身的高波動(dòng)性,非平穩(wěn)性和非線性及獲得重要信息的困難性,給風(fēng)速預(yù)測(cè)工作帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。因此,如何在有限給定信息條件下做出精確的風(fēng)速預(yù)測(cè)已經(jīng)成為了一個(gè)棘手的問(wèn)題。本文中,我們首先提出了53H和小波去噪相結(jié)合的預(yù)處理數(shù)據(jù)方法來(lái)剔除異常值和去掉噪聲,然后基于三種常用的人工智能方法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),支持向量回歸——對(duì)處理后的風(fēng)速數(shù)據(jù)做3步預(yù)測(cè)。其次,根據(jù)上面的預(yù)處理結(jié)果顯示支持向量回歸在三個(gè)模型中預(yù)測(cè)精度最高,因此為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,引入一個(gè)新的元啟發(fā)式算法(布谷鳥(niǎo)搜索)來(lái)優(yōu)化支持向量回歸的超參數(shù)。最后,基于布谷鳥(niǎo)搜索優(yōu)化下的組合預(yù)測(cè)方法被提出用于風(fēng)速預(yù)測(cè)中,以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。通過(guò)數(shù)據(jù)模擬分析顯示,所提出的方法在風(fēng)速預(yù)測(cè)及電力價(jià)格預(yù)測(cè)上的效果有較大的提高。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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