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用于短期风速预测的优化核心向量回归模型
被引量：
3
1
作者
李元诚
杨瑞仙
《中国电力》
CSCD
北大核心
2012年第3期68-71,共4页
风能的不确定性和难以准确预测给风电并入电网带来了困难。风速是影响风能的重要因素,风速的预测精度对风电功率预测的准确性有重要影响。提出一种优化的核心向量回归(CVR)模型,进行短期风速预测。其风速数据从某风电场每隔1 h采集1次,...
风能的不确定性和难以准确预测给风电并入电网带来了困难。风速是影响风能的重要因素,风速的预测精度对风电功率预测的准确性有重要影响。提出一种优化的核心向量回归(CVR)模型,进行短期风速预测。其风速数据从某风电场每隔1 h采集1次,并采用粒子群优化(PSO)算法对CVR模型的参数进行优化,利用优化后的CVR模型进行风速预测。试验结果表明,在时空复杂度相当的情况下,该方法具有比CVR和SVR(support vector regression)更高的预测精度。
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关键词
风速
风电功率
短期预测
粒子群优化
核心向量回归
下载PDF
职称材料
题名
用于短期风速预测的优化核心向量回归模型
被引量：
3
1
作者
李元诚
杨瑞仙
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2012年第3期68-71,共4页
文摘
风能的不确定性和难以准确预测给风电并入电网带来了困难。风速是影响风能的重要因素,风速的预测精度对风电功率预测的准确性有重要影响。提出一种优化的核心向量回归(CVR)模型,进行短期风速预测。其风速数据从某风电场每隔1 h采集1次,并采用粒子群优化(PSO)算法对CVR模型的参数进行优化,利用优化后的CVR模型进行风速预测。试验结果表明,在时空复杂度相当的情况下,该方法具有比CVR和SVR(support vector regression)更高的预测精度。
关键词
风速
风电功率
短期预测
粒子群优化
核心向量回归
Keywords
wind
speed
wind
power
short-term
forecasting
particle
swarm
optimization(PSO)
core
vector
regression
(
cvr
)
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于短期风速预测的优化核心向量回归模型
李元诚
杨瑞仙
《中国电力》
CSCD
北大核心
2012
3
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