基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究

针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。     

基于遗传优化的支持向量机短期风电功率预测研究

风电具有波动性、间歇性、随机性等弊端,故而较为准确的预测风电功率是提高电力系统安全性与经济性的重要手段。利用遗传算法对支持向量机参数寻优,据此建立功率预测模型进行仿真,最后与标准支持向量机的预测结果进行对比,结果表明该预测方法在短期风电功率预测中准确性更高。     

一种基于VMD-PSO-SVM的短期风电功率预测算法

基于风场数据,利用风电机组功率特性曲线,采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）非线性拟合方法,设计了一种基于变分模态分解（Variational Model Decomposition,VMD）的粒子群优化支持向量机短期功率预测算法.首先,通过VMD将原始风功率序列分解为多组平稳的固有模态函数和趋势项,对风电功率数据进行预处理;其次,利用粒子群算法优化（Particle Swurm Optimization,PSO）支持向量机参数,建立VMD-PSO-SVM组合预测算法模型,对每组固有模态函数和趋势项进行预测,得到多组预测结果,再将其重组,得到功率预测结果;最后,将预测结果与其他预测算法进行对比,结果表明预测精度更高.     

小波-RBF短期风电功率预测

鉴于风功率预测是风电并网的关键环节之一,风力发电具有波动性、间歇性、随机性特点,首先利用小波变换对历史风功率数据进行分频段分析,然后根据风功率数据高低频的特点分别利用径向基神经网络建立预测模型,最后通过小波重构获得预测信号.通过算例分析,验证了该预测方法具有较高的准确性和实用性.     

基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究

随着我国风电产业迅速发展,风电并网规模不断扩大,准确预测风电场输出功率是降低风电波动对电网影响、提高电能质量、保证电网稳定运行的有效途径.本文采用箱型分析及热卡填充的方法对数据集中的异常数据进行清洗与重构.采用遗传算法与EEMD分解算法相结合的方式改进BP算法,并且根据不同时间尺度预测结果对比,相对于传统预测模型而言,...     

基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率预测

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模型模态分解)存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立NWP-LSTM和SECEEMD-BP预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古某风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2-Score分别提高了4%和0.6%,MAE分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。     

基于实测数据分析的风电功率预测

由于风力发电所利用的近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点,对风电场的发电功率进行尽可能准确的预测是风电发展的关键.本文根据某风场的实测数据,采用了时间序列中的自回归移动平均模型(ARMA),对风电功率进行了实时预测;为进一步提高风电功率实时预测的精确性,本文提出了一种基于BP神经网络和ARMA组合模型的预测方法,并对上述实测数据采用该方法进行了实时预测.预测结果表明:组合模型的预测结果与单独的自回归移动平均模型相比,风电功率的实时预测的均方根误差和百分比误差分别减少了4.01%和3.25%,工程中可以采用该组合模型对风电功率进行预测.     

基于改进小波包算法的风电功率短期预测

风电功率预测对于风电场制定电力调度计划和维修计划具有十分重要的意义,利用改进小波包处理混频信息的能力,将风电功率分解成多个频率的子序列;再利用遗传神经网络组合模型分别对各子序列进行预测,且利用改进小波包对各子序列预测结果进行了重构得到实际的预测值;最后以安徽省某地区风电场风功率数据为依据验证模型,由仿真结果分析可见组合算法取得了良好的预测效果。     

短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究

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。     

基于IVMD-CS-LSTM的超短期风电功率预测算法设计

功率预测对提高风电电能质量、减少风电并网时对电网的冲击起着重要作用.针对风电功率数据特征，提出一种基于改进变分模态分解（Improved Variational Mode Decomposition,IVMD）的长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory Network,LSTM）的风电功率预测算法，并利用布谷鸟（Cuckoo Search,CS）算法对LSTM进行超参数寻优.首先，通过相关性分析，对风电场10类数据进行特征筛选，确定与功率相关性最大的两类数据作为模型的输入数据.接着，利用IVMD计算最大包络线峰度，确定变分模态分解的最佳分解参数，将原始风速序列进行分解，得到时间尺度各异的本征模态分量（Intrinsic Mode Functions,IMF）.最后，针对LSTM神经网络模型的超参数优化困难、难以得到最优解等问题，提出采用CS算法对关键超参数进行寻优，建立了IVMD-CS-LSTM预测模型，得到了风电功率短期预测结果.采用实际风电场数据对算法进行测试，与常用预测算法比较，预测结果有更高的精度.     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

粒子群多层感知器在地震预报中的应用研究

地震预报是地理问题研究中的一个重要方面,准确的地震预报可帮助人们及时采取有效措施,降低人员伤亡和经济损失.为实现地震预报,多层感知器已被看作是较传统统计方法如AR IMA更有效的一种技术.但多层感知器的训练,通常用BP算法,常会遇到收敛速度慢、易过拟合、易陷入局部最优等缺点.在这项研究中,采用最新提出的粒子群优化训练多层感知器用于地震预测.仿真结果表明,使用粒子群优化算法训练多层感知器与BP算法相比,具有较快的收敛率、较高的预测精度.     

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法,并将其应用于电力线自动检测.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测得到候选边缘点;然后从中随机选择若干点对作为初始粒子,每个粒子代表一条直线,并以与其共线的候选边缘点的数目作为其适应度值,迭代过程中用混沌粒子替代最差粒子;最后选择适应度值最高的粒子作为所要检测的直线.实验结果表明:与Hough变换等算法相比,该算法可以有效减少重复计算,提高检测效率和准确率.     

差分演化的微粒群算法

针对基本粒子群算法易陷入局部极小点、搜索精度不高等缺点,在算法改进方面引用差分演化算法的变异操作提出了差分演化的PSO算法,并用matlab仿真证明该算法的可行性。     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．