基于改进遗传算法寻优的SVM风能短期功率预测

【摘要】：为了减少并网后风能随机性,波动性等问题对电力系统安全稳定运行的不利影响,提高风电功率预测精度,本文采用基于结构风险最小化的支持向量机进行建模。针对支持向量机参数难确定的问题,利用小生境遗传算法对支持向量机惩罚参数C和核函数δ进行寻优,并对算法中小生境半径L值难确定的问题,引入自适应的思想,使L并不取某个固定值,而是随着最优个体的变化而变化。最后利用现场连续668h实测风能功率输出值,对其中最后24h进行预测,实验结果表明,该方法与改进前相比,参数更优,预测精度更高,且取得了eMSE为9.5%的良好结果,可以为风能功率预测提供参考。 【作者单位】： 广西大学电气工程学院;
【关键词】： 风力发电 支持向量机 遗传算法 参数优化 功率预测
【基金】：南宁市科学与技术开发项目(20121025)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言风能作为一种可再生、清洁无污染、取之不尽的能源现已广泛用于发电产业。随着我国风力发电技术的发展,风力发电成本已非常接近常规能源[1],但风电场规模和数量的不断增加,使得风力发电本身具有的随机性,波动性越来越影响其并网后电网的安全稳定运行。如果能够准确的预测

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