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题名基于ABC-LSSVM的弃风电量预测
被引量：3
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作者
谢丽蓉
杨欢
轩武警
包洪印
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机构
新疆大学电气工程学院
厦门大学航空航天学院
中船重工海为(新疆)新能源有限公司
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出处
《水力发电》
北大核心
2019年第12期101-104,共4页
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基金
新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2018E02072)
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文摘
将风电场理论功率和实际功率之差作为弃风电量的时间序列,利用其混沌性对其进行相空间重构,采用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,获取弃风电量预测模型(ABC-LSSVM)。首先,将弃风电量数据进行归一化处理,减小数据上下限之间的差距,提高预测模型的泛化能力;然后,将弃风电量时间序列进行相空间重构建立数据模型;最后,把数据模型带入预测模型中完成预测。本文以新疆达坂城某风电场数据为例,对基于人工蜂群算法的最小二乘支持向量机进行了仿真,结果表明,此方法能很好的预测出弃风电量的变化趋势,对弃风规划有一定的指导意义。
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关键词
弃风电量
人工蜂群
最小二乘支持向量机
预测
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Keywords
abandoned wind power
artificial bee colony
least squares support vector machine
prediction
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分类号
TK89
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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