資料介紹
針對風(fēng)機(jī)出力的隨機(jī)性、波動(dòng)性和不確定性,提出了一種基于解析模態(tài)分解(AMD)和改進(jìn)布谷鳥優(yōu)化支持向量機(jī)(ICSA-SVM)參數(shù)的超短期風(fēng)電功率組合預(yù)測方法。首先,利用解析模態(tài)分解將風(fēng)功率序列分解為不同頻率范圍的分量,減小不同頻率范圍問的相互影響。然后針對各序列特點(diǎn),采用改進(jìn)布谷鳥方法分別尋找各自支持向量機(jī)的懲罰因子參數(shù)和核函數(shù)參數(shù),以提高單個(gè)模型的預(yù)測精度。最后對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行疊加和誤差分析。仿真算例表明,所提出的方法可以很好地跟蹤風(fēng)電功率的變化,有效地提高風(fēng)電功率預(yù)測精度。
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