基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测.pdfVIP

能源发电控制技术 皇皇 !!竺 兰竺 TheNew EnergyPowerControlTech 基于最小二乘支持 向量机的超短期风 电负荷预测 崔杨 ，李莉 。陈德荣 (1．上海交通大学 电气信息与电气工程学院。上海 200240； 2．南京航空航天大学 自动化学院，江苏 南京 210016) 摘 要：风力具有很强的间歇性和波动性 ，导致风电负荷预测困难，主要表现在预测计算速度慢，可预测的未来时间短，预测精度不高。 为了解决这些预测困难 ，将最／]~--乘支持向量机 (LS—SVM)的方法运用在超短期风电负荷预测中。最小二乘支持向量机通过 改进算法，简化了计算的复杂性，使计算速度明显增快 ，也进一步提高了预测的精度。用实际数据进行仿真，实验结果表明，基 于Ls—SVM的方法可以进一步提高超短期风电负荷预测的精度，加快计算和预测的速度 ，与其他方法相 比预测精度和运算速 度都有优势，用于超短期风 电负荷预测是有效可行的。 关键词：风电负荷预测；超短期；最小二乘支持向量机(LS—SVM)；预测精度；运算速度 DOI：10．3969／j·issn．1000—3886．2014．05．013 [中图分类号]TM715 [文献标志码]A [文章编号]1000—3886(2014)05—0035—03 Ultra．Short—Term W indPowerLoadForecastBasedOnLeastSquaresSVM CUIYang ．LILi，CHEN De．rong (1．SchoolofElectronicInformationandElectricalEngineeringofShanghaiJiaotong University，Shanghai20O24O，China； 2．CollegeofAutomationof ngUniversityofAeronauticsandAstronautics， 彬ngJiangsu210016，China) Abstract：Strongintermittencyandfluctuationofwindleadstodifficultiesinwindpowerloadforecast，suchasslow forecastandcalculation， shortpredictablefutureandlowpredictionaccuracy．ToovercomethesedifficultiesItheleastsquaressupportvectormachine(Ls- SVM)methodisusedintheultra—short-termwindpowerloadforecast．TheimprovedLS—SVM calculationsimplifiesthecomputational complexity，raisescomputationspeedremarkably。andimprovespredictionaccuracy．Resultsofsimulationmadewithactual data show thatthemethodbased onLS-SVM can furtherimprovepredictionaccuracyofuhra-short-temr wind powerforecastandraise calculationand predictionspeed，showingadvantagesboth in predictionaccuracyand calculation speed ascomparedwithother methods．Thismehtodisfeasibleandeffectivewhenusedforultra—short—term windpowerloadforecast． Keywords：windpowerloadforecast；ultra-shortterm；least