本文關(guān)鍵詞：基于人工魚群優(yōu)化算法的支持向量機(jī)短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度,針對(duì)支持向量機(jī)(SVM)模型在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中存在的參數(shù)選取問題,提出用人工魚群算法(AFSA)尋找SVM模型的最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)和錯(cuò)誤懲罰因子的優(yōu)化方法。建立AFSA-SVM模型,結(jié)合聚類分析后的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)并與BP、粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)模型對(duì)比,AFSA-SVM優(yōu)化模型在短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中有更好的預(yù)測(cè)效果。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人工魚群算法 支持向量機(jī) 聚類分析 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51607009) 北京市教委科技計(jì)劃面上項(xiàng)目(KM201511232007)資助
【分類號(hào)】：TM614;TP18
【正文快照】： 1 引言 風(fēng)能以其無(wú)污染、可再生的特點(diǎn),作為新能源的一種,極具商業(yè)開發(fā)前景。隨著風(fēng)電裝機(jī)容量在電網(wǎng)中所占比重的不斷增加以及風(fēng)能固有的隨機(jī)性和波動(dòng)性,大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)發(fā)電質(zhì)量產(chǎn)生的影響越來(lái)越大。在大規(guī)模建設(shè)“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”的背景下,風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)是充分利用風(fēng)

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：469379