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基于CS-SVR模型的短期風(fēng)電功率預測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

新疆工程學(xué)院 公共基礎學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TM614

基金項目:

新疆自然科學(xué)基金項目(2019D01A30);新疆高校科研計劃自然科學(xué)基金項目(XJEDU2018Y056);2016年度新疆工程學(xué)院科研基金項目(2016xgy141812)


Short-term Wind Power Prediction Based On CS-SVR ModelS
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    摘要:

    為了提高短期風(fēng)電功率預測精度,提出一種布谷鳥(niǎo)搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)優(yōu)化支持向量回歸(Support Vector Regression, SVR)機的預測方法,該方法首先根據上截斷點(diǎn)和下截斷點(diǎn)對輸入數據進(jìn)行預處理,剔除異常數據,之后以輸入數據中的風(fēng)速、平均風(fēng)速、風(fēng)機狀態(tài)等屬性數據作為SVR算法模型的輸入,以風(fēng)電功率數據作為SVR算法模型的輸出,建立短期風(fēng)電功率的SVR預測模型,針對SVR算法存在難以選擇最優(yōu)參數的缺點(diǎn),提出采用布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化SVR參數的方法,建立短期風(fēng)電功率的CS-SVR預測模型。通過(guò)與SVR、PSO-SVR預測模型進(jìn)行了對比仿真實(shí)驗,實(shí)驗結果表明,CS-SVR預測模型具有較高的預測精度。

    Abstract:

    In order to improve the prediction accuracy of short-term wind power, a prediction method of cuckoo search algorithm (Cuckoo Search Algorithm, CS) to optimize support vector regression (Support Vector Regression, SVR) machine is proposed. The method preprocesses the input data according to the upper cutoff point and the lower cutoff point to eliminate the abnormal data. Then, the wind speed, average wind speed, fan state and other attribute data in the input data were used as the input of the SVR algorithm model, and the wind power data was used as the output of the SVR algorithm model to establish the SVR prediction model of short-term wind power. Considering that the SVR algorithm is difficult to select the optimal parameters, a CS-SVR prediction model for short-term wind power is established by using the cuckoo algorithm optimize the SVR parameters. Compared with SVR and PSO-SVR prediction models, the simulation experiment was conducted. Experimental results show that the CS-SVR prediction model has higher prediction accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王小娟,劉俊霞,胡兵,鄭連清.基于CS-SVR模型的短期風(fēng)電功率預測計算機測量與控制[J].,2020,28(1):152-155.

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歷史
  • 收稿日期:2019-05-23
  • 最后修改日期:2019-06-13
  • 錄用日期:2019-06-13
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-02-22
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