基于自适应PSO-SVR的风速风功率预测

• 作者: 张子泳 张茂林 李洪江 王贺
• 来源期刊: 云南电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粒子群算法 自适应 风速 风功率
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TM614
• 字数: 3862字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于自适应粒子群支持向量机的风电场风速风功率预测方法.该方法通过自适应粒子群算法优化参数的支持向量机的风速风功率预测.PSO算法作为一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单且易于实现,通过对粒子群算法惯性权重的改进及种群的变异操作,使得算法具有更强的参数优化能力.仿真算例和预测结果表明,该方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王贺	武汉大学电气工程学院	20	528	8.0	20.0
2	张子泳	武汉大学电气工程学院	12	277	9.0	12.0
3	李洪江		15	52	5.0	7.0
4	张茂林		2	17	2.0	2.0