基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测

• 作者: 刘代刚 周峥 杨楠 王震泉 许文超 黄河
• 来源期刊: 陕西电力
• 学科: 农学
• 关键词: 风功率 短期预测 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TK89|S213
• 字数: 3372字
• 语种: 中文

摘要

为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型.在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型.运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用Elman神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘代刚		3	21	3.0	3.0
2	许文超		12	116	6.0	10.0
3	杨楠		2	18	2.0	2.0
4	黄河		12	74	5.0	8.0
5	王震泉		5	41	4.0	5.0
6	周峥		2	14	2.0	2.0