一种变权重风电功率最优组合预测模型

• 作者: 张丽艳 郭成 马斌
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 风电功率 最优组合预测 对数灰关联度 IOWGA算子 多种群遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 设计开发
• 页码范围: 117-121
• 页数: 5页
• 字数: 2982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC150831

摘要

针对单项预测方法的局限性，利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型，建立了一种风电功率最优组合预测模型，并通过改进多种群遗传算法(MPGA)对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机(SVM)法对预测日和预测日前一日的风电功率分别进行预测，通过提出的最优组合预测模型及优化算法对预测日的24 h风电功率进行组合预测。根据云南某风电场的实测数据，进行了实例分析。结果表明，风电功率最优组合预测模型能够有效提高风电功率预测精度，具有较强的实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭成		12	102	7.0	10.0
2	张丽艳	西南交通大学电气工程学院	32	388	11.0	19.0
3	马斌	西南交通大学电气工程学院	6	104	4.0	6.0