基于PSO参数优化的LS-SVM风速预测方法研究

讨论了嵌入维数d和时间延迟?作为空间重构参数对LS-SVM预测模型精度的影响,提出了基于PSO参数优化的LS-SVM预测方法。将d、?以及模型参数(正则化参数?、核函数宽度?)作为优化对象,利用PSO方法对4个参数共同优化选取,建立LS-SVM风速预测模型。对2组风速数据进行了实验研究,结果显示该方法预测误差约为5.79%和7.33%。而对比方法 (单纯优化?、?)的误差为8.22%和11.10%。这一结果表明,同时对d、?、?、?进行优化选取是有必要的,相对于单纯优化?、?的模型,该方法可以大大提高预测模型精度。     

基于改进的回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用

针对回归支持向量机(SVR)惩罚因子C和核函数参数g的选取对模型性能有着关键性影响以及在实际应用中存在参数选取等困难,提出基于启发式算法的PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,以云南省落却站年径流预测为例进行实例研究。首先,利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;其次,基于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)基本原理,采用PSO、GA优化SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建PSO-SVR和GA-SVR多元变量年径流预测模型,并构建基于网格划分(GS)与交叉验证(CV)算法相结合的GS-SVR模型作为对比模型。最后,利用所构建的模型对实例进行预测分析。结果表明:PSO-SVR和GA-SVR模型对实例后16年年径流预测(随机5次平均)的平均相对误差绝对值分别为2.53%、2.79%,最大相对误差绝对值分别为7.11%、6.64%,平均绝对误差分别为0.1394、0.1527,预测精度和泛化能力均优于GS-SVR模型,表明PSO和GA能有效对SVR惩罚因子C和核函数参数g进行优化。PSO-SVR和GA-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好等特点。相对而言,PSO-SVR模型性能略优于GA-SVR模型。     

基于RVM与ARMA误差校正的短期风速预测

为提高风速预测的准确性,提出了基于相关向量机(RVM)与自回归滑动平均(ARMA)误差校正的风电场短期风速预测算法。该算法首先在RVM的基础上,建立了影响因素与未来24小时风速的非线性模型,并采用遗传算法(GA)进行优化,从而保证了模型参数最优。然后,针对已建立的RVM预测模型的误差序列,采用ARMA模型对其进行拟合,最后用ARMA模型的误差预测值校正已有的风速预测值。本文对江苏某风电场的风速进行预测,算例结果表明该方法是合理有效的。     

融合 CEEMDAN 和 ICS-LSTM 的短期风速预测建模

为提高风速预测精度,本文从挖掘风速数据可预测性和优化预测模型性能两方面出发,提出一种融合完全经验模态分解(CEEMDAN)和改进的布谷鸟算法优化长短期记忆深度神经网络(ICS-LSTM)的风速预测模型。首先采用CEEMDAN降低风速序列的不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的各子序列建立LSTM预测模型,并采用ICS优化LSTM的关键参数,提高LSTM预测模型的回归性能。然后对各个子序列采用最优参数LSTM预测模型进行建模预测,最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。经实测数据验证,本文所提模型的平均绝对误差和平均相对误差仅为0.82和0.95,对比研究表明本文所提预测模型的优越性。     

基于粗糙集理论-主成分分析的Elman神经网络短期风速预测

为了解决传统静态前馈神经网络(FNN)在短期风速预测中易陷入局部最优值及动态性能的不足,引入Elman动态神经网络建立风速预测模型,采用主成分分析法(PCA)对原始风速数据进行特征提取以优化神经网络的输入,改进激励函数和网络结构以寻求函数收敛速度和预测精度的最优解。针对Elman神经网络预测模型在风速波动的峰值处预测误差较大及预测精度存在波动性,提出采用粗糙值理论对模型预测值进行修正与补偿,进一步提高预测精度。实验证明:所提出的方法能有效提高预测精度,增强神经网络模型的泛化能力,具有较好的实用性。     

基于秃鹰搜索算法优化LSTM的短期风速预测

为了实现短期风速的精准预测,提出了一种基于秃鹰搜索算法优化长短时记忆神经网络的短期风速预测方法。将风速、风向、温度和气压作为特征量,采用秃鹰搜索（bald eagle search,BES）算法对长短时记忆神经网络（long short term memory,LSTM）的隐含层单元数量、正则化系数和初始学习率三个超参数进行优化,建立基于BES-LSTM的短期风速预测模型。采用实际风电场相关数据进行仿真分析,并与其他风速预测方法进行对比,结果表明,本文所提BES-LSTM模型预测结果的方均根误差、平均相对误差和可决系数分别为0.182、3.742%和0.992,各项指标均优于PSO-LSSVM模型和SSA-ELM模型,短期风速预测效果更好。     

基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测

利用支持向量回归机(SVR)和遗传算法(GA)对煤的低位发热量建模,采用遗传算法对支持向量机预测模型的各项参数进行寻优,为减少所选参数对训练样本的依赖性,引入交叉验证的思想,以推广能力最好的一组参数作为最终参数.将优化参数代入 SVR 模型,得到基于遗传算法的支持向量回归机(GA-SVR)模型.通过对电厂入炉煤的试验数据进行分析,并且与常规 SVR 模型和 BP 神经网络模型(BP-ANN)进行对比,以验证该模型的可靠性和精确性.结果表明,该方法可准确地预测燃煤发热量.     

最优组合预测方法在船舶电推系统中的应用

为了进行船舶电力推进系统的运行状态预测,采用了最优组合预测方法。该方法是在分析单项预测方法的基础上,以预测误差平方和最小为目标进行优化,形成最优组合预测模型。应用最优组合预测方法建立了船舶电力推进系统的预测模型,结合主要运行参数的实测数据进行了预测模型仿真。通过对比实船数据和仿真结果,表明采用最优组合预测方法可有效减小预测误差,具有一定的优越性。     

基于SVR和GA的汽轮机排汽焓在线预测计算

针对汽轮机排汽焓的计算是火电机组热经济性在线分析的难点,提出了采用遗传算法(GA)对基于支持向量回归机(SVR)的预测模型参数进行优化,利用优化后的模型(GA-SVR)对汽轮机排汽焓进行预测研究。以某300 MW汽轮机组为例进行了排汽焓的在线计算,并与常规SVR模型和BP-ANN模型进行对比。结果表明,该方法能够较为准确地在线预测汽轮机排汽焓值,可为火电机组的在线性能监测提供有效的手段。     

基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测

为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。     

基于多维时间序列和BP神经网络的短期风电功率预测

由于风电的高度波动性和随机性,大规模的风电功率预测已成为制约中国风电发展的瓶颈。提出一种针对小采样间隔的风电功率数据的多维时间序列BP神经网络预测模型。通过对原始风电功率序列进行处理得到不同时间维度的风电功率均值序列进而组成多维时间序列,采用改进的嵌入维最小预测误差法求取多维时间序列相空间重构时间延迟和嵌入维,利用重构相空间中预测点的近邻点建立BP神经网络预测模型。以实际风电场数据进行验证,证明了该模型可以有效处理风电功率预测问题,算法耗时减少了约9s,同时显著提高预测精度约18.94%。     

基于相空间重构小波神经网络的短期风速预测

风速具有高度非线性和非平稳性,难以精确预测。对此,利用神经网络逼近非线性函数的能力,结合小波变换多尺度特性,使风速在一定频域尺度上表现出准平稳性,建立了风速的小波神经网络预测模型。为了解决神经网络输入的随意性,以相空间重构理论确定最佳延迟时间和最小嵌入维数,重构风速时间序列,以重构后的时间序列作为模型的输入量对网络进行训练。仿真结果表明,所提基于相空间重构小波神经网络风速预测的准确性能得到了提高。     

A hybrid model of EMD and multiple-kernel RVR algorithm for wind speed prediction

In this paper, the hybrid model of empirical mode decomposition and multiple-kernel relevance vector regression algorithm (EMD-MkRVR) is presented for wind speed prediction. The multiple-kernel relevance vector regression (MkRVR) model includes radial basis function (RBF) kernel and polynomial kernel whose proportions are determined by a controlled parameter. Grid method is used to select the kernel parameters and controlled parameter in this study. In addition, wind speed can be regarded as a signal and decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs) with different frequency range by empirical mode decomposition (EMD), the prediction models of these decomposed signals can be established by MkRVR with their respective appropriate embedding dimension. The experimental results show that the EMD-MkRVR model has a better prediction ability for wind speed than the RBF kernel RVR (RBFRVR) model and the polynomial kernel RVR (PolyRVR) model.     

MPSR-MKSVM电力负荷预测综合优化策略

针对电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进入工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法.利用多变量相空间重构还原真实...     

湖南风电功率时间序列特性分析

对湖南风电的混沌特性进行分析,采用自相关函数法和Cao方法求取风电功率时间序列的延迟时间和嵌入维数,并重构序列相空间,通过计算饱和关联维数和最大Lyapunov指数进行验证。结果表明,风电功率时间序列具备混沌特性,为基于混沌时间序列的风电功率预测奠定基础。     

风电场短期风速的多变量局域预测法

风电场短期风速的统计预测方法大都基于单变量风速时间序列,预测精度有限,而在多变量预测中选取哪些变量又没有明确的方法。针对此问题,提出一种风电场短期风速的多变量局域预测法,该方法基于相关性原则来筛选多变量时间序列数据并构造多变量相空间,在该相空间中寻找预测状态点的邻域点并建立支持向量回归(support vectorregression,SVR)模型。采用风电场实测数据进行验证,结果表明:在构造相空间时,增加彼此相关程度低的变量数目,能够明显提升局域法的搜索能力,找到与预测点相似程度更高的邻域点并将其用于模型训练;同时结合SVR模型的高维非线性拟合能力,有效地提高了短期风速预测精度。     

Wind speed prediction using the hybrid model of wavelet decomposition and artificial bee colony algorithm-based relevance vector machine

In this paper, the hybrid model of wavelet decomposition and artificial bee colony algorithm-based relevance vector machine (WABCRVM) is presented for wind speed prediction. Here, wind speed can be regarded as a signal and decomposed into four decomposed signals with different frequency range, which can be obtained by 2-layer wavelet decomposition for wind speed data, and the prediction models of the four decomposed signals can be established by RVM with their each appropriate embedding dimension. Artificial bee colony algorithm (ABC) is used to select the appropriate kernel parameters of their RVM models. Thus, each decomposed signal’s RVM model of wind speed has appropriate embedding dimension and kernel parameter. Finally, the experimental results show that it is feasible for the proposed combination scheme to improve the prediction ability of RVM for wind speed.     

电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究

根据单变量时间序列的相空间重构思想，提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案，同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择，最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度，提出了最近邻域点的优化选择方法，建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明，基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比，具有较强的自适应能力和较好的预测效果。     

一种多变量时间序列的短期负荷预测方法研究

针对短期负荷影响因素多的特点提出了电力短期负荷的多变量时间序列预测方法,并根据单变量时间序列的延时重构对由历史负荷序列及其相关因素序列所构成的多变量时间序列进行了相空间重构,采用互信息法计算了各子序列的延迟时间,各子序列的嵌入维数则运用平均一步绝对误差和最小一步绝对误差进行选取,然后通过RBF神经网络的非线性映射能力进行电力短期负荷预测.研究结果表明多变量时间序列的预测效果相对于单变量序列有较大提高.     

基于相空间重构与GSA-LVQ的有载调压变压器分接开关机械故障诊断

针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断新方法。采用CEEMD对振动信号进行时频域分解,然后通过C-C算法确定延迟时间和嵌入维数,对反映不同频率特征的固有模态函数(IMF)进行相空间重构,并提取反映混沌特征的两个特征量李雅普诺夫指数和关联维数构成特征向量。利用GSA优化LVQ,解决网络对初始连接权值敏感的问题,增强网络对有载分接开关机械故障分类识别性能。通过对有载分接开关机械状态的实验分析,证明了相空间重构结合GSA-LVQ算法的可行性和有效性。