基于EMD和SVM的方法对风电功率进行短期预测（2012年研究）。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
由于风力发电具有内在的不确定性，因此准确预测风电功率在将大量风电资源整合到电力系统中发挥着至关重要的作用。为显著提升风电功率预测的精度，本文详细阐述了一种基于经验模态分解法（EMD）和支持向量机（SVM）的综合预测模型。鉴于风力发电机组的输出特性呈现出明显的非线性特征，该模型首先对训练数据按照风速大小进行细分，将其划分为高、中、低三个等级。随后，针对各等级的风电功率样本序列分别应用经验模态分解，并建立相应的频带分量支持向量机预测模型。最后，通过对各模型的预测结果进行权值求和，即可获得最终的功率预测值。通过采用风电场现场实际采集的数据进行验证，充分证实了所提出方法的实用价值和优越性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于EMD和SVM的风电功率短期预测（2012年）

优质

本研究提出了一种结合经验模态分解(EMD)与支持向量机(SVM)的方法，用于提高风电功率的短期预测精度，旨在优化风能利用效率。由于风电具有不确定性，准确的风电功率预测对于接入大量风力发电系统的电网至关重要。为了提高预测精度，本段落提出了一种基于经验模式分解法（EMD）和支持向量机（SVM）相结合的方法构建复合预测模型。考虑到风电机组输出数据呈现出强烈的非线性特征，该模型首先根据不同的风速将训练样本分为高、中、低三类。然后对每种类别的风电功率序列进行经验模式分解，并为每个频带分量建立支持向量机预测模型。最终的预测结果是各子模型预测值等权求和得到。通过使用实际风电场采集的数据对该方法进行了验证，证明了其可行性和有效性。

基于PF-RBF神经网络的短期风电功率预测研究 (2014年)

优质

本文提出了一种基于PF-RBF神经网络的方法，用于进行短期风电功率预测。通过结合粒子滤波算法和径向基函数神经网络的优点，提高了预测精度，为风力发电系统的优化运行提供了有力支持。为了提高风电功率预测的准确性，本段落提出了一种结合粒子滤波（PF）与径向基函数（RBF）神经网络的方法来进行风电功率预测。首先利用PF算法对历史风速数据进行处理；然后将经过处理后的风速数据、以及温度和风向的历史信息归一化后作为新的输入参数，用于构建风电功率预测模型。基于这些新旧的数据集，建立了一个PF-RBF神经网络的预测模型来预估风电场的实际输出功率。通过仿真实验验证了该方法的有效性：连续120小时内的平均绝对百分误差为8.04%，均方根误差达到10.67%。这表明采用此模型进行风电功率预测可以显著提高精度。

【风电功率预测】基于EMD优化LSTM的风电功率预测方法【含Matlab源码 1402期】.zip

优质

本资源提供了一种结合经验模态分解（EMD）与长短期记忆网络（LSTM）进行风电功率预测的方法，并附带MATLAB实现代码，适用于深入研究和应用开发。 EMD优化LSTM风电功率预测（含Matlab源码）.zip

光伏电站短期发电功率预测方法的研究探讨

优质

本文深入研究了影响光伏电站短期发电量的各种因素，并提出了一种新的预测模型和算法，以期提高光伏发电功率预测精度。光伏电站短期发电功率预测方法的研究及新算法的仿真分析

基于K-means-SVM的短期光伏发电功率预测.pdf

优质

本文提出了一种结合K-means聚类与SVM（支持向量机）的方法，用于提高短期光伏发电功率预测的准确性。通过先用K-means算法对数据进行预处理和分类，再使用改进后的SVM模型进行功率预测，有效提升了预测精度和可靠性，为光伏发电系统的优化运行提供了有力的数据支撑。本段落提出了一种基于Kmeans算法和支持向量机（SVM）的短期光伏发电功率预测方法。该方法通过对短期光伏发电特性和季节特性进行分析，组织训练样本集，并利用Kmeans算法对这些数据进行聚类处理，在每个类别上分别建立支持向量机模型。在实际预测过程中，根据待测样本所属分类使用相应的支持向量机模型来估计发电功率。光伏电力生产受到太阳辐射、环境温度和湿度以及空气流通条件等多种因素的影响，具有随机性、波动性和间歇性的特点，这使得其输出难以准确预测，并对电网的稳定运行构成挑战。因此，短期光伏发电功率预测对于保障电网的安全与稳定性及优化资源利用至关重要。通过提前预知光伏电力产出情况，可以更有效地调度和管理电网资源。在该方法中，Kmeans算法被用来将训练数据划分为不同的类别；而支持向量机则用于每个类别的模型建立工作，以实现对光伏发电功率的有效预测。相较于传统的BP神经网络和支持向量机单独应用的方法，基于Kmeans-SVM的策略能够更精确地捕捉到光伏电力生产的随机性和波动性特征，从而提高整体预报精度。这一创新性的短期发电输出预测技术不仅有助于电网调度和规划工作的优化执行，还能被广泛应用于光伏发电站内部的功率控制与调整中。通过这种方式可以进一步增强发电系统的稳定运行能力和可靠性保障水平。

基于OS-ELM的风速校正与短期风电功率预测

优质

本研究提出了一种基于OS-ELM算法的方法，用于修正风速数据并进行短期风电功率预测，提高可再生能源系统的效率和可靠性。随着风电场运营时间的增长，原有的风电功率预测模型逐渐变得不再适用，导致其准确性下降。为解决这一问题，本段落提出了一种基于在线序列-极限学习机（OS-ELM）算法的短期风电功率预测模型更新策略。该方法通过将历史数据固化在隐含层输出矩阵中构建了初始的OS-ELM模型，并且当需要进行模型更新时，只需引入新产生的数据即可完成调整，从而极大地减少了计算资源的需求。此外，在数值天气预报（NWP）风速预测的基础上，利用极限学习机（ELM）算法进行了修正工作。再结合风电功率置信区间对最终的电力输出预测值做进一步校正处理。实验结果显示：使用OS-ELM更新策略后所形成的模型适应性增强且准确性有所提升；而通过引入基于风电功率置信区间的二次修正机制，则明显提高了风力发电量预测精度。

关于ARIMA-SVM网络流量预测的新方法研究（2012年）

优质

本文于2012年探讨了一种结合ARIMA与SVM技术的新型网络流量预测模型，旨在提升预测精度与实用性。本段落研究了网络流量预测精度问题。由于网络流量受多种因素的影响，并且其变化具有周期性、非线性和随机性的特点，因此采用ARIMA模型与SVM（支持向量机）模型相结合的方法建立了一种新的预测模型。具体来说，利用ARIMA来捕捉和预测网络流量的周期性和线性趋势；然后使用SVM拟合网络流量中的非线性和随机变化部分；最后将这两种方法的结果再次输入到SVM中进行融合处理，以获得最终的网络流量预测结果。通过实际数据对模型性能进行了测试。仿真结果显示，ARIMA-SVM组合模型提高了网络流量预测精度，并降低了预测误差，能够更全面地描述和刻画出网络流量的变化规律。

基于小波变换与BP神经网络的短期风电功率预测方法

优质

本研究提出了一种结合小波变换和BP神经网络进行短期风电功率预测的方法。通过小波变换分解风电数据，并利用BP神经网络构建预测模型，以提高预测精度。该方法在实际应用中表现出良好的性能。关于神经网络的一篇经典期刊文章从原理到实现过程进行了非常详细的阐述，值得一读。

基于EEMD的LS-SVM与ELM结合的短期风速预测方法

优质

本研究提出了一种结合局部均值分解(EEMD)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及极端学习机(ELM)的新型短期风速预测模型，有效提升了预测精度。基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测方法对于提高风电场风速预测准确性具有重要意义。准确的风速预测有助于有效缓解并网发电后风电对电网的影响，从而增强风电市场的竞争力。