基于ES-GRU-LSTM的风电场群功率预测

风电占比的不断增加对电力系统安全稳定运行带来挑战,快速、准确的风电功率预测方法至关重要。提出了一种ES-GRU-LSTM模型对风电场群功率进行预测,通过指数平滑法（ES）处理原始数据填补缺失与异常值,提高了功率数据集的可信度和平滑性,并引入训练速度快、结构较简单的门控循环单元（GRU）对预测性能好、准确性较高的长短期记...     

基于 IWOA-SVM 的风电功率预测

针对支持向量机预测精度低、收敛速度慢等问题,提出一种改进鲸鱼算法优化支持向量机的风电功率预测模型。将 Tent 混沌映射引入鲸鱼算法中,使初始种群的分布更加均匀;由于随机抽取猎物具有盲目性,不能充分结合迭代经验对种群进行更新,采用轮盘赌法寻找目标猎物来加快鲸鱼算法的收敛速度,得到改进鲸鱼算法优化支持向量机的风电功率预测模型。将该模型应用到我国东北某处风电场进行风电功率预测,并与其他常用的功率预测模型进行对比分析,仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度。