基于GA优化SVM的风电功率的超短期预测

发布时间：2017-09-27 01:07

  本文关键词：基于GA优化SVM的风电功率的超短期预测

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【摘要】：研究风电功率预测技术对于减轻其输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。首先结合风电监控系统数据库中的历史功率数据和环境参数形成样本数据,同时采用遗传算法优化该模型的核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子等参数,建立了GA-SVM模型,提高了模型参数组合优化选择的效率和预测精度。最后结合实例验证,并与标准SVM方法和BP神经网络方法比较。预测效果表明:所提出的GA-SVM优化模型在超短期风电功率预测上具有更优的学习能力和泛化能力。
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 风电场功率预测 支持向量机 遗传算法 超短期预测
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风电系统输出功率的波动性和间歇性对电网的电能质量及其稳定性将产生较大的影响,且给电网调度带来了困难与挑战,在目前建设坚强智能电网的背景下,风电场功率预测是有效的解决途径[1-3]。文献[4-6]分析了风电场的动态特性,并从机理分析进行物理建模,但整个建模过程复杂且

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本文编号：926759