基于IBBDE-SVM的短期风电功率预测

• 作者: 龚雪娇 唐波 朱瑞金
• 来源期刊: 水力发电
• 关键词: 风电功率预测 支持向量机 骨架微分进化 学习参数
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 新能源发电
• 页码范围: 109-111
• 页数: 3页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2021.06.021

摘要

提出一种基于改进骨架微分进化算法(IBBDE)优化支持向量机(SVM)的短期风电功率预测方法.采用IBBDE算法可有效解决SVM模型学习参数选择难的问题.以西藏格尔木地区五子湖风电场为算例进行发电功率预测,结果表明所提方法具有较高的预测精度.