针对最小二乘支持向量回归(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)建模风电功率时变特性的局限性,提出了一种基于动态集成LSSVR的超短期风电功率预测模型.首先利用风电场监测控制与数据采集(Supervisory Control And Data Acqu...针对最小二乘支持向量回归(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)建模风电功率时变特性的局限性,提出了一种基于动态集成LSSVR的超短期风电功率预测模型.首先利用风电场监测控制与数据采集(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)与数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)系统的历史数据建立离线单体LSSVR模型库,然后根据预测时段与训练时段NWP序列的相似度从单体LSSVR模型库中动态选择候选集成成员,再后综合考虑正确性与多样性确定集成成员.最后由预测时段与训练时段NWP序列间的相似度分配集成LSSVR成员的权重.通过对湖南省某风电场输出功率进行预测,验证了动态集成LSSVR预测模型的有效性,与持续法、自回归求和移动平均法、单体LSSVR模型、常权重LSSVR组合模型及BPNN动态集成模型相比,动态集成LSSVR模型具有更高的精度,在天气非平稳变化阶段更加明显.展开更多
针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样...针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化(Quantumbehaved Particle Swarm Optimization,QPSO)参数选择的加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS-SVM)的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。展开更多
准确可靠的风电功率预测对电力系统调度、风电场的效益和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了提高超短期风电功率预测的准确性,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adapt...准确可靠的风电功率预测对电力系统调度、风电场的效益和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了提高超短期风电功率预测的准确性,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和改进野狗优化算法(improved dog optimization algorithm,IDOA)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的组合模型预测超短期风电功率方法。该方法先采用CEEMDAN分解方法将原始的数据分解来降低原始数据的复杂性和不稳定性,将分解后的所有序列进行偏自相关方法分析,选出重要性较大序列作为IDOA-BiLSTM模型的输入,最后通过IDOA-BiLSTM模型进行超短期风电功率预测。采用甘肃某风电场实测数据为数据集,进行训练模型和预测分析,结果表明所提出的超短期风电功率预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。展开更多
基金国家自然科学基金资助项目(6147212861173108)+1 种基金National Natural Science Foundation of China(6147212861173108)
文摘针对最小二乘支持向量回归(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)建模风电功率时变特性的局限性,提出了一种基于动态集成LSSVR的超短期风电功率预测模型.首先利用风电场监测控制与数据采集(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)与数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)系统的历史数据建立离线单体LSSVR模型库,然后根据预测时段与训练时段NWP序列的相似度从单体LSSVR模型库中动态选择候选集成成员,再后综合考虑正确性与多样性确定集成成员.最后由预测时段与训练时段NWP序列间的相似度分配集成LSSVR成员的权重.通过对湖南省某风电场输出功率进行预测,验证了动态集成LSSVR预测模型的有效性,与持续法、自回归求和移动平均法、单体LSSVR模型、常权重LSSVR组合模型及BPNN动态集成模型相比,动态集成LSSVR模型具有更高的精度,在天气非平稳变化阶段更加明显.
文摘针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化(Quantumbehaved Particle Swarm Optimization,QPSO)参数选择的加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS-SVM)的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。
文摘准确可靠的风电功率预测对电力系统调度、风电场的效益和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了提高超短期风电功率预测的准确性,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和改进野狗优化算法(improved dog optimization algorithm,IDOA)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的组合模型预测超短期风电功率方法。该方法先采用CEEMDAN分解方法将原始的数据分解来降低原始数据的复杂性和不稳定性,将分解后的所有序列进行偏自相关方法分析,选出重要性较大序列作为IDOA-BiLSTM模型的输入,最后通过IDOA-BiLSTM模型进行超短期风电功率预测。采用甘肃某风电场实测数据为数据集,进行训练模型和预测分析,结果表明所提出的超短期风电功率预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。
