一种变权重风电功率最优组合预测模型

发布时间：2017-11-10 23:07

  本文关键词：一种变权重风电功率最优组合预测模型

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【摘要】：针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法(MPGA)对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机(SVM)法对预测日和预测日前一日的风电功率分别进行预测,通过提出的最优组合预测模型及优化算法对预测日的24 h风电功率进行组合预测。根据云南某风电场的实测数据,进行了实例分析。结果表明,风电功率最优组合预测模型能够有效提高风电功率预测精度,具有较强的实用性。
【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;云南电力研究院;
【基金】：云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院资助项目(K-YN2014-028)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言当前,无污染可再生的风力发电在世界各国得到迅速发展,尤其在中国。风速的随机性和间歇性导致风电功率具有波动性的特点,对风电功率进行准确预测是提高电网运行稳定性,保障电力系统调度部门制定合理调度计划的有效途径[1]。目前,国内外已经提出的风电功率及风速的预测方

【参考文献】

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1 王恺;关少卿;汪令祥;王鼎奕;崔W，

本文编号：1168727