基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测

【摘要】：风力具有很强的间歇性和波动性,导致风电负荷预测困难,主要表现在预测计算速度慢,可预测的未来时间短,预测精度不高。为了解决这些预测困难,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用在超短期风电负荷预测中。最小二乘支持向量机通过改进算法,简化了计算的复杂性,使计算速度明显增快,也进一步提高了预测的精度。用实际数据进行仿真,实验结果表明,基于LS-SVM的方法可以进一步提高超短期风电负荷预测的精度,加快计算和预测的速度,与其他方法相比预测精度和运算速度都有优势,用于超短期风电负荷预测是有效可行的。 【作者单位】： 上海交通大学电气信息与电气工程学院;南京航空航天大学自动化学院;
【关键词】： 风电负荷预测 超短期 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 预测精度 运算速度
【分类号】：TM715
【正文快照】： 定稿日期:2013-12-030引言随着全球范围内能源问题和环境问题的日益突出,风能作为最具商业化前景的可再生清洁能源,得到大规模的开发和利用[1]。中国的风能资源储量十分丰富,在风力资源丰富的地区,越来越多的风电场实现了并网运行。在包含风电的地区,提前几分钟或几个小时对风

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