基于APSO-GSA和相关向量机的短期风电功率预测

• 作者: 刘琪 常喜强 张怡帆 张新燕 王昱洁 田壁源 郭红艳
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 风电功率预测 相关向量机 万有引力搜索算法 自适应粒子群算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 107-114
• 页数: 8页
• 字数: 6353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.190336

摘要

精确的短期风电功率预测建模对于提升新能源电力系统经济稳定运行十分重要.针对传统预测方法在小样本学习、精细化建模、概率性预测等方面的不足和易陷入局部最优的影响,首先以相关向量机(RVM)理论为核心,建立了基于RVM的风电功率预测模型.然后,针对万有引力搜索算法(GSA)缺少跳出局部最优机制和群体记忆功能,提出了一种结合自适应粒子群算法(APSO)的APSO-GSA混合优化算法,利用该算法对RVM模型参数进行优化.最后,以中国西北某风电场运行数据为例进行验证.结果表明,所提方法具有更高的建模精度和更快的收敛速度,实现了利用少量样本和简单模型对未来时刻风电功率的精确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新燕	新疆大学电气工程学院	161	1140	18.0	26.0
2	张怡帆		2	0	0.0	0.0
3	田壁源		5	11	2.0	3.0
4	常喜强		7	3	1.0	1.0
5	刘琪		2	0	0.0	0.0
6	王昱洁		1	0	0.0	0.0
7	郭红艳		1	0	0.0	0.0