基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模

发布时间：2018-09-08 09:32

【摘要】：提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。
[Abstract]:A modeling method based on fuzzy information granulation and least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed to predict the mean value of wind power and the range of wind power fluctuation. Firstly, the training sample is granulated with fuzzy information, and the effective component information of each window is extracted according to the need, that is, the minimum value of each window, the approximate average value and the maximum value. Secondly, the prediction model of each component is established by using least square support vector machine (LS-SVM), and each component model is optimized by adaptive particle swarm optimization (APSO). Finally, the optimal least square support vector machine model is used to predict the mean wind power and the fluctuation range of wind power. The case study shows that the combined forecasting model can effectively predict the mean value of wind power and the range of fluctuation of wind power, and can effectively track the variation of wind power.
【作者单位】： 国网安徽省电力公司合肥供电公司;阳光电源股份有限公司;
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2230135