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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究
作者姓名:
席语莲
凌周玥
许晓敏
作者单位:
华北电力大学经济与管理学院
基金项目:
国家重点研发计划(2020YFB1707801)、高等学校学科创新引智计划(B18021)资助
摘 要:
为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值。研究可用于风电场短期风电功率预测使用。
关 键 词:
风电功率预测
完整集成经验模态分解
黏菌算法
最小二乘支持向量机
收稿时间:
2023-10-26
修稿时间:
2024-01-17
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