基于IDE-LSSVM的风电场短期风速预测

• 作者: 张妍 王东风 韩璞
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 短期风速预测 最小二乘支持向量机 改进差分进化算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 1561-1571
• 页数: 11页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201707022

摘要

为进一步提高风电场短期风速预测精度,提出一种改进的差分进化算法优化的最小二乘支持向量机短期风速预测模型.在改进的差分进化算法中综合了两种变异操作算子,改进了变异因子和交叉概率因子,使其根据进化代数自适应变化,保证了进化初期算法的全局搜索能力和种群多样性,提高了进化算法末期局部搜索精度和收敛速度.把改进的差分进化算法用于最小二乘支持向量机的参数寻优,提高了模型的预测精度,并在河北某风电场的真实历史数据集上建立风速预测模型,仿真实验验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东风	华北电力大学自动化系	170	3490	34.0	51.0
2	韩璞	华北电力大学自动化系	272	4579	35.0	54.0
3	张妍	华北电力大学自动化系	28	107	6.0	9.0