基于支持向量机和误差修正算法的风电短期功率预测

基于支持向量机和误差修正算法的风电短期功率预测

论文摘要

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。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据清洗
  •   1.1 数据分析
  •   1.2 数据清洗
  • 2 支持向量机
  • 3 误差修正算法
  •   3.1 中位数法
  •   3.2 多项式拟合法
  •   3.3 排序聚类法
  • 4 基于支持向量机和误差修正算法的组合预测建模
  •   4.1 算法实现步骤
  •   4.2 预测误差的评价函数
  • 5 实例分析
  •   5.1 研究对象、参数与方案
  •   5.2 PSO-SVR模型输入量不同时的仿真对比
  •   5.3 PSO-SVR和PSO-SVR-EMD的仿真对比
  •   5.4 PSO-SVR-EMD-EF的仿真结果
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王建辉,匡洪海,张瀚超,朱国平

    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

    来源: 湖南工业大学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 湖南工业大学电气与信息工程学院

    基金: 湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ4076)

    分类号: TM614;TP18

    页码: 43-49

    总页数: 7

    文件大小: 1098K

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