风速预测中的人工智能优化参数研究及应用

发布时间：2016-12-03 15:30

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《兰州大学》 2014年

风速预测中的人工智能优化参数研究及应用

金时强  

【摘要】：风速对于风能电力市场的参与者或管理者是非常关键的信息要素,它常常用来制定能源政策和决策。然而,由于风速本身的高波动性,非平稳性和非线性及获得重要信息的困难性,给风速预测工作带来很大的挑战。因此,如何在有限给定信息条件下做出精确的风速预测已经成为了一个棘手的问题。本文中,我们首先提出了53H和小波去噪相结合的预处理数据方法来剔除异常值和去掉噪声,然后基于三种常用的人工智能方法——神经网络(BP和Elman神经网络),支持向量回归——对处理后的风速数据做3步预测。其次,根据上面的预处理结果显示支持向量回归在三个模型中预测精度最高,因此为进一步提高预测精度,引入一个新的元启发式算法(布谷鸟搜索)来优化支持向量回归的超参数。最后,基于布谷鸟搜索优化下的组合预测方法被提出用于风速预测中,以进一步提高预测精度。通过数据模拟分析显示,所提出的方法在风速预测及电力价格预测上的效果有较大的提高。

【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP18
【目录】：

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【参考文献】

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