电网技术

2018, v.42;No.417(08) 2373-2381

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基于递归量化分析的COA-SVR短期风速混合预测模型
Hybrid Short-Term Wind Speed Prediction Model by COA-SVR Based on Recursive Quantitative Analysis

潘超;谭启德;蔡国伟;张子信;

摘要(Abstract):

风电规模化并网对电力系统规划与运行的影响日益严重。针对风速波动的随机性和不确定性特点,提出了一种递归量化分析方法。根据风速序列的递归率及确定性组成的联合指标对风速系列的可预测性进行量化评价,利用联合指标优选的重构参数对风速序列进行相空间重构,综合嵌入维度与延迟时间获取预测模型的最佳输入集,构建基于杜鹃优化的支持向量回归模型对风速进行预测。结合实际风电场风速数据,通过对比不同算法的预测结果,对所提方法的准确性和有效性进行验证,同时利用假设检验评估所建预测模型的泛化能力。

关键词(KeyWords): 风速预测;递归量化分析;相空间重构;支持向量回归

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发计划项目(2016YFB0900100);; 国家自然科学基金项目(51507028)~~

作者(Author): 潘超;谭启德;蔡国伟;张子信;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0137

参考文献(References):

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