| 基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测 |
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| 引用本文： | 张景杨,王维庆,王海云,武家辉.基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测[J].计算机仿真,2021,38(8):134-138. |
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| 作者姓名： | 张景杨 王维庆 王海云 武家辉 |
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| 作者单位： | 新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心,新疆乌鲁木齐830047 |
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| 摘 要： | 随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一.建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型.采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型.针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了 LSSVM参数寻优效率低的问题.算例分析表明CEEMDAN-SAFA-LSSVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率.
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| 关 键 词： | 短期风功率预测 完全集合经验模态分解 相空间重构 萤火虫算法 最小二乘支持向量机 |
Short-Term Wind Power Prediction Based on CEEMDAN-SAFA-LSSVM |
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| ZHANG Jing-yang,WANG Wei-qing,WANG Hai-yun,WU Jia-hui.Short-Term Wind Power Prediction Based on CEEMDAN-SAFA-LSSVM[J].Computer Simulation,2021,38(8):134-138. |
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| Authors: | ZHANG Jing-yang WANG Wei-qing WANG Hai-yun WU Jia-hui |
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