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

【摘要】：為了提高風電功率預(yù)測精度,針對支持向量機(SVM)模型在風電功率預(yù)測中存在的參數(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(NWP)數(shù)據(jù)對風電功率進行預(yù)測。經(jīng)仿真實驗并與BP、粒子群優(yōu)化的支持向量機模型對比,AFSA-SVM優(yōu)化模型在短期風電功率預(yù)測中有更好的預(yù)測效果。
【作者單位】： 北京信息科技大學自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 人工魚群算法 支持向量機 聚類分析 風電功率預(yù)測
【基金】：國家自然科學基金(51607009) 北京市教委科技計劃面上項目(KM201511232007)資助
【分類號】：TM614;TP18
【正文快照】： 1 引言 風能以其無污染、可再生的特點,作為新能源的一種,極具商業(yè)開發(fā)前景。隨著風電裝機容量在電網(wǎng)中所占比重的不斷增加以及風能固有的隨機性和波動性,大規(guī)模風電并網(wǎng)對電網(wǎng)發(fā)電質(zhì)量產(chǎn)生的影響越來越大。在大規(guī)模建設(shè)“堅強智能電網(wǎng)”的背景下,風電場功率預(yù)測是充分利用風

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10 侯澍e，

本文編號：469379