基于遗传算法的最小二乘支持向量机风速预测模型研究

作     者：曾杰 朱宜飞 陈卫鹏 ZENG Jie;ZHU Yifei;CHEN Weipeng

作者机构：长江勘测规划设计研究有限责任公司湖北武汉430010 

出 版 物：《水利水电快报》 (Express Water Resources & Hydropower Information)

年 卷 期：2021年第42卷第12期

页      码：97-100,113页

摘      要：由于风速具有随机波动性,使得对其预测的准确度不高。针对此,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对风速进行预测分析。考虑到LS-SVM的参数选取方面尚无有效手段,尝试结合遗传算法对LS-SVM进行参数选取。选取山西省阳泵市风场前15 d的实测风速数据,采用遗传算法优化LS-SVM参数后的预测模型,对第16天的风速进行预测分析。经过模型计算,风速的预测值与实测值的平均绝对百分比误差只有5.95%。结果表明:模型计算结果理想,验证了采用遗传算法优化LS-SVM参数后用于风速短期预测的有效性。研究成果可为风电场实际运行中风功率短期、中长期预报提供理论支持。

主 题 词：风速预测 遗传算法 最小二乘支持向量机 风电场 

学科分类：080703[080703] 080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.15974/j.cnki.slsdkb.2021.12.017

馆 藏 号：203106749...