10.3969/j.issn.1001-5531.2015.13.002
基于灰色关联分析和黑洞粒子群优化算法的短期风电功率预测
短期风电功率的预测是保障风电场持续稳定运行以及电网调度的重要因素。选择最小二乘支持向量机（LSSVM）作为预测模型，使用灰色关联分析法对影响风电功率的因素进行权重比较，并使用黑洞粒子群算法（BHPSO）对 LSSVM的回归性能参数进行优化，建立了基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM短期风电功率预测模型。对山东某风电场提供的数据进行仿真研究，并与 LSSVM模型和 BP 神经网络模型进行对比分析。验证结果表明，基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM模型的预测效果最好。
风电预测、灰色关联分析、黑洞粒子群算法、最小二乘支持向量机
TM614(发电、发电厂)
国家自然科学基金51377044
2015-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
6-10,23
