黄 星,于惠钧,龚星宇,刘安海.基于PSO-GA-SVM 的风电功率短期预测[J].电工技术,2020(6):34-36
基于PSO-GA-SVM 的风电功率短期预测
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2020.06.014
中文关键词:  风电功率预测  PSO-GA-SVM 预测  组合预测
英文关键词:
基金项目:
作者单位
黄 星 湖南工业大学 
于惠钧 湖南工业大学 
龚星宇 湖南工业大学 
刘安海 湖南工业大学 
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中文摘要:
      风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础, 通过一定的分析方法建立了SVM 风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的 PSOＧGA 混合算法来优化 SVM 预测模型。通过分析SVM、GAＧSVM、PSOＧGAＧSVM 三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明 PSOＧGAＧ SVM 模型预测精度更高,PAOＧGA 混合算法优化效果更好。
英文摘要:
      
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