基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正的短期风电负荷预测

【摘要】：为了提高风电负荷预测精度,保证风电场资源得到有效利用,提出了基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正相结合的方法。首先引入提升小波分解原始数据,可以有效提取其主要特征,从而克服风电场的随机性。然后采用最小二乘支持向量机对分解后的信号做预测,保证了预测精度。接着用误差校正方式修正预测结果,减少了较大误差点的出现,提高了预测结果的稳定性。最后,通过某风电场预测结果表明,基于提升小波和最小二乘支持向量机的方法可以提高预测的精度,误差预测的方法也可以有效地校正预测结果。仿真结果验证了该方法用于风电负荷预测是有效可行的。 【作者单位】： 上海交通大学电工与电子技术中心;国网吉林省电力有限公司延边供电公司;
【关键词】： 提升小波 最小二乘支持向量机 误差预测 风电负荷预测
【基金】：国家自然科学基金(60504010) 国家高新技术863发展计划(2008AA04Z129) 上海市自然科学基金(14ZR1421800) 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金资助~~
【分类号】：TP18;TM614
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.60504010)and National High-tech RD Program of China(863 Program)(No.2008AA04Z129).0引言近年来,随着能源短缺以及能源供应安全形势的日益严峻,可再生能源的地位不断提高。而由于风能同时具

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