基于IFA-LSSVM的短期风功率预测

• 作者: 谭彦聪 王海云 王江江
• 来源期刊: 水力发电
• 关键词: 风功率预测 最小二乘支持向量机 改进萤火虫算法 混沌映射 步长因子
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 新能源发电
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2021.04.023

摘要

为避免风力发电随机性、波动性对电网调度的影响,同时基于风功率预测在微电网和风储系统等热点研究问题中的应用必要性,建立基于改进萤火虫算法(IFA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风功率预测模型.首先,利用混沌映射及步长因子自适应调整方法对萤火虫算法进行创新性改进,增强其全局搜索能力,又解决了局部震荡问题;其次,针对LSSVM参数选择的盲目性对预测精度造成严重影响的问题,运用改进的萤火虫算法对LSSVM模型参数进行优化;最后,将本文所提模型应用于新疆某风电场,对本文预测模型和常用PSO-LSSVM预测模型以及未改进FA-LSSVM预测模型的预测结果进行对比.结果表明,本文预测模型精度更高、稳定性更强.