基于支持向量机和误差修正算法的风电短期功率预测

• 作者: 匡洪海 张瀚超 朱国平 王建辉
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 粒子群寻优 支持向量机 误差修正 预测方法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 43-49
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 5290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2019.01.007

摘要

基于风电功率预测单一算法带来的预测精度较低问题,提出一种新型的基于粒子群优化支持向量机结合误差修正算法的短期风电功率预测组合算法.该方法首先对原始数据进行分析和清洗;然后通过粒子群算法对支持向量机参数进行寻优,对风电功率进行一次预测,通过经验模态算法对一次预测进行滤波,达到降噪效果,同时得到一次预测误差;最后,利用误差修正算法对一次预测误差进行修正,得到最终的预测值.仿真和测试结果表明,相较于传统的单一算法,该组合算法能更好地提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瀚超	湖南工业大学电气与信息工程学院	10	11	2.0	2.0
2	匡洪海	湖南工业大学电气与信息工程学院	32	167	8.0	11.0
3	王建辉	湖南工业大学电气与信息工程学院	10	11	2.0	2.0
4	朱国平	湖南工业大学电气与信息工程学院	7	10	2.0	2.0