本文選題：風電場 + 短期風速預測��； 參考：《系統(tǒng)仿真學報》2017年07期

【摘要】：為進一步提高風電場短期風速預測精度,提出一種改進的差分進化算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機短期風速預測模型。在改進的差分進化算法中綜合了兩種變異操作算子,改進了變異因子和交叉概率因子,使其根據(jù)進化代數(shù)自適應(yīng)變化,保證了進化初期算法的全局搜索能力和種群多樣性,提高了進化算法末期局部搜索精度和收斂速度。把改進的差分進化算法用于最小二乘支持向量機的參數(shù)尋優(yōu),提高了模型的預測精度,并在河北某風電場的真實歷史數(shù)據(jù)集上建立風速預測模型,仿真實驗驗證了方法的有效性。
[Abstract]:In order to further improve the prediction accuracy of wind speed in short term in wind farm, an improved differential evolutionary algorithm is proposed to optimize the model of short-term wind speed prediction based on least squares support vector machine (LS-SVM). In the improved differential evolution algorithm, two kinds of mutation operators are integrated, and the mutation factor and the crossover probability factor are improved to make them adapt to the variation according to the evolutionary algebra, which ensures the global searching ability and population diversity of the initial evolutionary algorithm. The local search accuracy and convergence speed of the evolutionary algorithm are improved. The improved differential evolution algorithm is applied to the parameter optimization of the least square support vector machine (LS-SVM), and the prediction accuracy of the model is improved, and the wind speed prediction model is established on the real historical data set of a wind farm in Hebei Province. Simulation results show that the method is effective.
【作者單位】： 華北電力大學自動化系;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2014MS139)
【分類號】：TM614;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1845727