基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。