【摘 要】
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为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环
【机 构】
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中国南方电网电力调度控制中心,吉林化工学院信息与控制工程学院,东北电力大学电气工程学院,北京清软创新科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51307020);吉林省科技发展计划项目(20160411003XH);吉林省教育厅“十三五”科技项目(JJKH20170219KJ)
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为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,构成SVR的输入特征向量,将待预测时段小时平均太阳辐照度作为SVR的输出;然后,以预测精度为判断依据,利用蝙蝠算法对SVR的惩罚因子和RBF核函数方差进行寻优;最后,利用最优参数建立SVR预测模型,并对太阳辐照度进行预测。分析结果表明,相比于无参数优化SVR预测模型和利用粒子群算法优化SVR模型的太阳辐照度预测方法,文章所提出的预测方法具有更高的预测精度。
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