共 11 条
基于多属性决策和支持向量机的风电功率非线性组合预测
被引:17
作者:
严欢
[1
]
卢继平
[1
]
覃俏云
[2
]
张宜阳
[3
]
机构:
[1] 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
[2] 广西电网梧州供电局
[3] 陕西电力科学研究院
来源:
关键词:
风电功率;
非线性组合;
组合预测;
多属性决策;
支持向量机;
采样间隔;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM714 [负荷分析];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
080802 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,提出了基于多属性决策和支持向量机(SVM)的风电功率非线性组合预测模型。首先基于多属性决策理论,在检验其预测有效的情况下选择3种最优模型作为单项预测模型,并分别建模预测得到3种不同的预测结果;然后将各单项的预测结果作为训练输入,将相应的实际值作为训练输出,建立SVM组合预测模型。为检验该模型预测的有效性,用2组不同的历史数据进行验证,结果表明:该组合模型综合了各单项模型的优点,其均方根误差和平均百分比误差均小于各单项模型及其他组合模型,有效地提高了预测精度。最后还研究了采样间隔对预测结果的影响,结论表明:当采样间隔为5~15min时,预测精度较高。
引用
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