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基于EEMD-IGSA-LSSVM的超短期风电功率预测 被引量：15
1
作者 江岳春 杨旭琼 +2 位作者 贺飞 陈礼锋 何钟南 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期70-78,共9页
为了提高风电场输出功率的预测精度,在保证安全操作的前提下,建立了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、改进引力搜索算法(IGSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的风电功率组合预测模型.首先运用EEMD算法将风电功率时间序列分解成一系... 为了提高风电场输出功率的预测精度,在保证安全操作的前提下,建立了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、改进引力搜索算法(IGSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的风电功率组合预测模型.首先运用EEMD算法将风电功率时间序列分解成一系列复杂度差异明显的子序列;其次利用相空间重构(PSR)对已分解好的子序列进行重构,对重构后的每个子序列分别建立IGSA-LSSVM预测模型,为分析不同核函数构造LSSVM的差异性,建立了8种核函数LSSVM预测模型,利用IGSA算法求解其模型;最后以中国内蒙古地区的某一风电场为算例,仿真及验算结果表明,利用IGSA算法寻优得到的指数径向基核函数核参数和惩罚因子构建的LSSVM模型具有较高的预测准确性;与EEMDWNN,EEMD-PSO-LSSVM等5种常规组合模型相比,所提出的指数径向基核函数的EEMD-IGSA-LSSVM组合模型能有效、准确地进行风电功率预测. 展开更多
关键词 集合经验模态分解 风功率预测 最小二乘向量机 改进引力搜索算法 指数径向基核函数
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