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基于Fast ICA和改进LSSVM的短期风速预测
被引量：
5
1
作者
孙斌
姚海涛
+2 位作者
李田
刘袖
刘博
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014年第1期22-27,共6页
对风速的准确预测能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,同时能提高风电场在电力市场中的竞争能力。首先提出一种基于快速独立分量分析算法和改进最小二乘支持向量机的风速预测模型,对运用fast ICA算法对风速时间序列进行多层分解,得...
对风速的准确预测能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,同时能提高风电场在电力市场中的竞争能力。首先提出一种基于快速独立分量分析算法和改进最小二乘支持向量机的风速预测模型,对运用fast ICA算法对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的独立分量;然后运用改进最小二乘支持向量机模型对分解后的各独立分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。
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关键词
风电场
风速预测
fast
ICA算法
最小二乘支持向量机
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题名
基于Fast ICA和改进LSSVM的短期风速预测
被引量：
5
1
作者
孙斌
姚海涛
李田
刘袖
刘博
机构
东北电力大学能源与动力学院
空军装备研究院院务部
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014年第1期22-27,共6页
基金
中国电机工程学会电力青年科技创新项目(201002)
文摘
对风速的准确预测能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,同时能提高风电场在电力市场中的竞争能力。首先提出一种基于快速独立分量分析算法和改进最小二乘支持向量机的风速预测模型,对运用fast ICA算法对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的独立分量;然后运用改进最小二乘支持向量机模型对分解后的各独立分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。
关键词
风电场
风速预测
fast
ICA算法
最小二乘支持向量机
Keywords
wind farm
wind speed forecasting
fast independent component analysis（ICA） algorithm
least squares support vector machine
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Fast ICA和改进LSSVM的短期风速预测
孙斌
姚海涛
李田
刘袖
刘博
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014
5
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