基于相似样本的风速组合预测

• 作者: 南晓强 李凌昊 谭沛然 陈燕 马春燕
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 层次聚类 模拟退火果蝇算法 高斯扰动 灰色关联度 组合预测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 环境工程
• 页码范围: 752-757
• 页数: 6页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2016.06.013

摘要

风速预测是减小大规模风力发电对电网造成不利影响的有效手段，但是风速的非线性与非平稳性特点将给预测带来极大挑战。笔者采用一种基于灰色关联度的层次聚类算法 HCGR-DA 和带高斯扰动的模拟退火果蝇算法 GDSAFOA 优化 SVM 的短期风速组合预测方法。该方法利用 HCGRDA 获得相似的样本空间，采用集合经验模态分解 EEMD 算法分解风速时间序列，利用经混沌相空间重构的 SVM 与 NARX 网络进行线性组合预测。以山西某风电场实测数据为例进行建模，结果表明本文所采用方法合理、有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈燕	太原理工大学电气与动力工程学院	34	160	7.0	11.0
2	马春燕	太原理工大学电气与动力工程学院	52	258	9.0	13.0
3	谭沛然	太原理工大学电气与动力工程学院	2	5	1.0	2.0
4	南晓强	国网山西省电力公司电力调度与控制中心	4	5	1.0	2.0
5	李凌昊	太原理工大学电气与动力工程学院	1	4	1.0	1.0