本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)和預(yù)測(cè)誤差校正的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)

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【摘要】：為了提高風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,保證風(fēng)電場(chǎng)資源得到有效利用,提出了基于改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)和預(yù)測(cè)誤差校正相結(jié)合的方法。首先引入提升小波分解原始數(shù)據(jù),可以有效提取其主要特征,從而克服風(fēng)電場(chǎng)的隨機(jī)性。然后采用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)分解后的信號(hào)做預(yù)測(cè),保證了預(yù)測(cè)精度。接著用誤差校正方式修正預(yù)測(cè)結(jié)果,減少了較大誤差點(diǎn)的出現(xiàn),提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性。最后,通過某風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果表明,基于提升小波和最小二乘支持向量機(jī)的方法可以提高預(yù)測(cè)的精度,誤差預(yù)測(cè)的方法也可以有效地校正預(yù)測(cè)結(jié)果。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法用于風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)是有效可行的。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電工與電子技術(shù)中心;國網(wǎng)吉林省電力有限公司延邊供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 提升小波 最小二乘支持向量機(jī) 誤差預(yù)測(cè) 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60504010) 國家高新技術(shù)863發(fā)展計(jì)劃(2008AA04Z129) 上海市自然科學(xué)基金(14ZR1421800) 流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題基金資助~~
【分類號(hào)】：TP18;TM614
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.60504010)and National High-tech RD Program of China(863 Program)(No.2008AA04Z129).0引言近年來,隨著能源短缺以及能源供應(yīng)安全形勢(shì)的日益嚴(yán)峻,可再生能源的地位不斷提高。而由于風(fēng)能同時(shí)具

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張華;郁永靜;馮志軍;孫科;;基于小波分解與支持向量機(jī)的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2012年01期

2 肖河;肖盛;;基于粗糙集理論的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型[J];電網(wǎng)與清潔能源;2012年09期

3 張靠社;楊劍;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)與清潔能源;2012年12期

4 連曉華;許春華;許曉康;于大洋;;調(diào)峰能力對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)的影響[J];山東電力高等專科學(xué)校學(xué)報(bào);2012年05期

5 常蕊;朱蓉;柳艷香;何曉鳳;;基于均生函數(shù)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速短臨預(yù)報(bào)模型[J];氣象;2013年02期

6 邱道尹;宋慧娟;田芳;;基于NWP和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)研究[J];軟件導(dǎo)刊;2013年04期

7 廖志民;孫曄;張歡;;大型風(fēng)電場(chǎng)超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)與清潔能源;2013年02期

8 鄭婷婷;王海霞;呂泉;李衛(wèi)東;;基于相似日選取樣本的短期風(fēng)電功率混沌預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)與清潔能源;2013年03期

9 劉軍濤;吉超盈;;基于BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速短期預(yù)報(bào)技術(shù)研究[J];西北水電;2013年04期

10 周專;姚秀萍;王維慶;任華;申盛召;;基于ICA-NN的短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)研究[J];四川電力技術(shù);2013年05期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 匡禮勇;周海;程序;崔方;;風(fēng)能資源開發(fā)利用中測(cè)風(fēng)塔的應(yīng)用研究[A];第27屆中國氣象學(xué)會(huì)年會(huì)氣候資源應(yīng)用研究分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2010年

2 侯利強(qiáng);楊善林;王曉佳;;基于緩沖算子修正的改進(jìn)灰色模型在中長期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[A];2012中國智能電網(wǎng)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2012年

3 Xiao Cheng;Peng Guo;;Short-term Wind Speed Prediction Based On Support Vector Machine Of Fuzzy Information Granulation[A];第25屆中國控制與決策會(huì)議論文集[C];2013年

4 蘇鵬宇;萬杰;劉金福;于達(dá)仁;;基于小波分解和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速多尺度預(yù)測(cè)方法[A];2012電站自動(dòng)化信息化學(xué)術(shù)和技術(shù)交流會(huì)議論文集[C];2012年

5 柳玉;曾德良;;基于最小二乘支持向量機(jī)和小波包變換的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究[A];2012電站自動(dòng)化信息化學(xué)術(shù)和技術(shù)交流會(huì)議論文集[C];2012年

6 Wan Jie;Liu Jinfu;Yu Daren;;Study on Short-term Multi-step Wind Speed Forecast based on the Multi-scale Predictability[A];智能化電站技術(shù)發(fā)展研討暨電站自動(dòng)化2013年會(huì)論文集[C];2013年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉輝;鐵路沿線風(fēng)信號(hào)智能預(yù)測(cè)算法研究[D];中南大學(xué);2011年

2 陳杰;變速定槳風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2011年

3 姜文;計(jì)及風(fēng)力發(fā)電的電力系統(tǒng)可靠性與動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究[D];上海交通大學(xué);2012年

4 高陽;風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法研究[D];沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

5 黃漢奇;風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定研究[D];華中科技大學(xué);2012年

6 潘志遠(yuǎn);有功、無功預(yù)測(cè)及優(yōu)化理論研究[D];山東大學(xué);2012年

7 周志剛;隨機(jī)風(fēng)作用下風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)及動(dòng)態(tài)可靠性研究[D];重慶大學(xué);2012年

8 仝紀(jì)龍;河西地區(qū)風(fēng)速變化特征及風(fēng)能預(yù)測(cè)方法研究[D];蘭州大學(xué);2012年

9 趙高強(qiáng);大規(guī)模風(fēng)電項(xiàng)目開發(fā)及并網(wǎng)運(yùn)營優(yōu)化管理研究[D];華北電力大學(xué);2013年

10 朱霄s，

本文編號(hào)：1079284