【摘 要】
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为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型.在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其
【机 构】
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江苏省电力设计院,新能源微电网湖北省协同创新中心三峡大学,江苏省电力公司
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为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型.在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型.运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用Elman神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测.
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