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鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测
被引量：
47
1
作者
岳晓宇
彭显刚
林俐
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期146-150,共5页
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解...
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。
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关键词
风电预测
集合
经验模态分解
技术
支持向量机
鲸鱼优化算法
组合模型
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职称材料
题名
鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测
被引量：
47
1
作者
岳晓宇
彭显刚
林俐
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
广东工业大学自动化学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期146-150,共5页
文摘
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。
关键词
风电预测
集合
经验模态分解
技术
支持向量机
鲸鱼优化算法
组合模型
Keywords
wind power forecasting
ensemble empirical mode decomposition (EEMD)
support vector machine (SVM)
whales optimization algorithm( WOA)
combination model
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测
岳晓宇
彭显刚
林俐
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020
47
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