【摘 要】
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风力发电所占比例在逐渐增加,风电功率的最大特点是随机性,电力系统稳定运行会受到随机性的影响,同时随机性也是影响电力系统的主要因素。如供电系统的主要运行方式、供电市场价格等诸多问题,在实际应用中考虑风电功率影响时,需要制定一定的解决方案。非线性和不稳定性是风速和风电功率两者所特有的特征。针对风电功率不稳定性特点,本文提出了一种基于PSO-GA-SVM的风电功率短期预测模型。首先,支持向量机（SVM）
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风力发电所占比例在逐渐增加,风电功率的最大特点是随机性,电力系统稳定运行会受到随机性的影响,同时随机性也是影响电力系统的主要因素。如供电系统的主要运行方式、供电市场价格等诸多问题,在实际应用中考虑风电功率影响时,需要制定一定的解决方案。非线性和不稳定性是风速和风电功率两者所特有的特征。针对风电功率不稳定性特点,本文提出了一种基于PSO-GA-SVM的风电功率短期预测模型。首先,支持向量机（SVM）有利于解决二次规划的问题,但在求解的过程中容易导致误差过大,并且在预测的过程中模型的预测效果会受到参数选择的影响。针对这一问题采用具有局部寻优的遗传算法（GA）对支持向量机的核函数等参数进行了优化求解组成了GA-SVM预测模型,通过两者预测模型的仿真对比发现GA-SVM预测模型预测误差较小。其次,遗传算法（GA）在寻优的过程中仅具有局部寻优的特点,不能更好的寻优,又考虑到单一的优化方法具有一定的局限性。针对这一问题,提出采用具有全局寻优的粒子群算法（PSO）对GA-SVM预测模型进行参数优化,其中包括进一步优化惩罚因子C和核函数σ,设置预测模型的预测步长等相关参数,得到了更加接近实际功率的预测曲线。通过仿真分析和误差对比分析,基于PSO-GA-SVM的风电功率短期预测模型预测误差最小,在实际的应用过程中可以更精确地对风电功率进行短期预测。
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