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ISSN: 2333-9721
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基于信息粒化和支持向量机的风电场功率变化趋势和变化空间的预测算法

, PP. 169-173

Keywords: 风力发电,信息粒化,支持向量机,功率预测

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Abstract:

由于风力发电具有波动性、间歇性、随机性,准确的预测风电场发电功率的变化趋势和变化空间对风电场与电力系统的协调运行具有重要的意义。首先通过对风电场发电功率的时间序列进行模糊信息粒化,然后对粒化后的数据,利用支持向量机回归预测模型进行回归预测,最后用甘肃酒泉地区某风电场的实测数据进行了仿真验证,仿真结果表明本模型可以有效地预测未来风电功率的变化趋势和变化空间,验证了该算法的可行性和有效性。

References

[1]  刘永前, 韩爽, 胡永生. 风电场出力短期预报研究综述[J]. 现代电力, 2007, 24(5): 6-11.
[2]  Fang Gaofeng, Wang Weisheng, Liu Chun. Artificial neural network based wind power short term prediction system[J]. Power system Techndogy, 2008, 32(22): 72-76.
[3]  李鸿. 粒集理论: 粒计算的新模型[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2007, 19(4): 397-404.
[4]  Li Hong. Theory of granular set: A new model ofgranular computing[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications( Natural Science), 2007,19(4): 397-404.
[5]  黄兆华, 邓毅雄. 粒计算及其应用的研究[J]. 华东交通大学学报, 2005, 22(5): 124-127.
[6]  Huang Zhaohua, Deng Yixiong. An approach for granular computing and its application[J]. Journal of East China Jiaotong University, 2005, 22(5): 124-127.
[7]  Vapnik V. The nature of statistical learning[M]. New York: Springer, 1995.
[8]  A Bargiela, W Pedrycz. Granular computing: an introduction[M]. Kluwer Academic Publishers, Dodrection, 2003.
[9]  Liu Yongqian, Han Shuang, Hu Yongsheng. Review on short-term wind power prediction[J]. Modern Electric Power, 2007, 24(5): 6-11.
[10]  Sideratos G, Hatziargyriou N D. An advanced statistical method for wind power forecasting[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2007, 22(1): 258-265.
[11]  丁明, 张立军, 吴义纯. 基于时间序列分析的风电场风速预测模型[J]. 电力自动化设备, 2005, 25(8): 32-34.
[12]  Ding Ming, Zhang Lijun, Wu Yichun. Wind speed forecast model for wind farms based on time series analysis[J]. Electric Power Automation Equipment, 2005, 25(8): 32-34.
[13]  李明干, 孙建利, 刘沛. 基于卡尔曼滤波的电力系统短期负荷预测[J]. 继电器, 2004, 32(4): 9-12.
[14]  Li Minggan, Sun Jianli, Liu Pei. Short-term load foreccastof power system based on Kalman filter[J]. Relay, 2004, 32(4): 9-12.
[15]  戚双斌, 王维庆, 张新燕. 基于支持向量机的风速与风功率预测方法研究[J]. 华东电力, 2009, 37(9):
[16]  牛晨光, 刘丛. 基于相空间重构的神经网络的神经网络短期风电预测模型[J]. 中国电力, 2011, 44(11): 73-77.
[17]  Niu Chenguang, Liu Cong. Neural network model for short-term wind power prediction based on phases pace reconstruction[J]. Electric Power, 44(11): 73-77.
[18]  范高峰, 王伟胜, 刘纯. 基于人工神经网络的风电功率短期预测系统[J]. 电网技术, 2008, 32(22): 72-76.
[19]  Witold Pedrycz. Knowledge-based clustering from data information granules[M]. John Wile Y&Sons. Inc, 2005.
[20]  李洋. 基于信息粒化的机器学习分类及回归预测分析[D]. 北京: 北京师范大学, 2009.

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