基于小波变换和改进萤火虫算法优化LSSVM的短期风速预测

• 作者: 刘涤尘 方必武 汪勋婷 王波 闫秉科
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 短期风速预测 小波分解与重构 混沌萤火虫算法 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 字数: 5198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC150925

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，提出一种基于小波分解和改进的萤火虫算法优化最小二乘支持向量机超参数的风速预测模型。首先利用小波变换将风速时序分解为近似序列和细节序列，然后对各序列分别利用一种新颖的混沌萤火虫算法优化LSSVM进行预测，最后将各序列预测值叠加得到最终风速预测值。在两种时间尺度的实测数据上进行仿真计算。结果表明，该算法较交叉验证的 LSSVM, IPSO-LSSVM, WD-DE-LSSVM及BP神经网络等多种经典算法预测精度更高，表明了该算法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涤尘	武汉大学电气工程学院	306	4153	33.0	48.0
2	王波	武汉大学电气工程学院	93	1266	18.0	33.0
3	闫秉科	武汉大学电气工程学院	9	76	3.0	8.0
4	方必武	武汉大学电气工程学院	5	56	3.0	5.0
5	汪勋婷	武汉大学电气工程学院	5	55	3.0	5.0