【摘 要】
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提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型.该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费
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提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型.该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SWOA)进行回归估计,构成支持向量机改进算法(RSWO-SVM).利用江苏某风场数据对风电机组输出功率的超短期实时滚动功率预测进行研究,分别预测未来10 min、30 min和1h的功率值.预测结果表明,无论哪个时间尺度,该文变权组合模型的预测精度均明显高于各单项、等权平均和最小方差固定权系数组合预测方法,预测误差大幅降低.
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