本文關(guān)鍵詞：CGAQPSO優(yōu)化LSSVM短期風電預測　出處：《電子測量與儀器學報》2016年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出一種基于混沌高斯局部吸引點量子粒子群(CGAQPSO)優(yōu)化最小二乘支持向量機(LSSVM)的短期風電功率預測模型。首先,混沌算法初始化粒子種群,提高初始粒子在搜尋空間遍歷性,將局部吸引點改進為高斯分布局部吸引點,增強粒子全局搜索能力,從而得到混沌高斯局部吸引點量子粒子群優(yōu)化算法。對基于不同類型核函數(shù)(Linear、POLY、Sigmoid及RBF)進行比較,選擇RBF核函數(shù)來構(gòu)建LSSVM風電預測模型。最后,以安徽某風電場實測風電、溫度及濕度的歷史數(shù)據(jù)作為CGAQPSO-LSSVM(RBF)模型的訓練數(shù)據(jù)。實驗表明,與GA、PSO和QPSO優(yōu)化LSSVM預測模型相比,所提出的CGAQPSO-LSSVM模型能夠有效提高風電功率預測精確度。
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【作者單位】： 安徽工程大學電氣工程學院;上海大學機電工程與自動化學院;
【基金】：安徽省自然資金(1408085ME105,1608085ME106) 安徽省高校自然科學基金重點項目(KJ2015A063) 安徽工程大學安徽檢測技術(shù)與節(jié)能裝置省級實驗室開放研究基金資助項目
【分類號】：TM614;TP18
【正文快照】： 1引言我國風電發(fā)展迅速,風電并網(wǎng)容量不斷增加,但由于風具有隨機性、波動性及間歇性等特點,大規(guī)模風電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)安全可靠及經(jīng)濟調(diào)度等影響日益顯著[1-2]。短期風電預測是大容量風電并網(wǎng)電力系統(tǒng)所需研究的基礎環(huán)節(jié),是解決風電并網(wǎng)帶來問題的有效途徑[1]。目前,國內(nèi)外已有，

本文編號：1352260