基于CFA优化最小二乘支持向量机的短期风速预测

• 作者: 方必武 郑丰
• 来源期刊: 陕西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风速预测 混沌萤火虫算法 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 4023字
• 语种: 中文

摘要

准确预测风速对风电规模化并网至关重要.为提高短期风速预测精度,提出一种改进的萤火虫算法优化最小二乘支持向量机的风速预测模型,利用自适应惯性权重和混沌搜索机制提高基本萤火虫算法的全局收敛能力.分别采用IPSO-LSSVM和CFA-LSSVM预测模型对历史时序数据进行提前1h风速预测,通过与实测数据对比进行误差分析,结果表明CFA-LSSVM模型具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方必武	武汉大学电气工程学院	5	56	3.0	5.0