基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测_崔杨.pdfVIP

《 》20 14 36 5 新能源发电控制技术 电气自动化 年第 卷 第 期 The New Energy Power Control Tec hnology 基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测 1 2 1 ， ， 崔杨 李莉 陈德荣 (1． ， 200240 ; 上海交通大学 电气信息与电气工程学院 上海 2 ． ， 210016) 南京航空航天大学 自动化学院 江苏 南京 : ， ， ， ， 。 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 ， (LS － SVM) 。 为了解决这些预测困难 将最小二乘支持向量机 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 LS － SVM ， ， 于 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 : ; ; (LS － SVM); ; 关键词 风电负荷预测 超短期 最小二乘支持向量机 预测精度 运算速度 DOI :10． 3969 /j ·issn． 1000 － 3886． 2014． 05． 013 ［ ］TM7 15 ［ ］A ［ ］1000 － 3886 (20 14 )05 － 0035 － 03 中图分类号 文献标志码 文章编号 Ultra-Short-Term Wind Power Load Forecast Based on Least Squares SVM CUI Yang1 ，LI Li2 ，CHEN De-rong1 (1． School of Electronic Inf ormation and Electrical Engineering of Shanghai Jiao tong University ，Shanghai 200240 ，China ; 2． College of Automation of Nanj ing University of Aeronautics and Astronautics ，N