基于Stacking融合的短期风速预测组合模型

• 作者: 刘丰瑞 吴滨源 李永刚 王月
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 核岭回归 改进萤火虫算法 Stacking算法 交叉验证
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 可再生能源发电与综合消纳技术
• 页码范围: 2875-2882
• 页数: 8页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0283

摘要

大规模风电并网时,准确的风速预测对电网稳定运行具有重要意义.为提高风速预测精度及预测模型泛化能力,提出基于改进Stacking算法的风速组合预测模型.首先建立基于不同核函数的核岭回归模型;然后利用改进的萤火虫算法对模型关键参数进行选取,通过引入自适应参数、全局搜索及Levy飞行提高算法的全局搜索能力及收敛速度;最后通过Stacking算法将相互独立的各模型进行融合,以增强模型泛化性,并采用交叉验证进一步提高预测精度.选择不同风场、不同季节的实测数据对所提模型的预测效果进行仿真,通过对比分析验证了所提模型的预测精度和泛化能力.