基于WD-CS-SVM的超短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：小波分析 布谷鳥算法 支持向量機(jī) 風(fēng)電功率 組合預(yù)測(cè)
摘要：為了提高風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的預(yù)測(cè)精度,應(yīng)用小波分析(WD)和布谷鳥優(yōu)化支持向量機(jī)(CS-SVM)算法對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行超短期預(yù)測(cè),對(duì)比于通過預(yù)測(cè)風(fēng)速間接求得的風(fēng)電功率更加直接且準(zhǔn)確。首先,利用WD與重構(gòu),將風(fēng)電功率模型分解成近似序列和細(xì)節(jié)序列,然后利用CS-SVM算法對(duì)每個(gè)序列進(jìn)行預(yù)測(cè),得到每個(gè)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果,最后把各個(gè)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果疊加,形成風(fēng)電功率的最終預(yù)測(cè)值。算例計(jì)算結(jié)果表明,預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的精度,與SVM以及其他方法優(yōu)化的SVM預(yù)測(cè)結(jié)果相比,文中使用的方法預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確,具有較強(qiáng)的優(yōu)越性和實(shí)用性。
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