发明公开
CN104899665A 风电功率短期预测方法
无效 - 驳回
- 专利标题: 风电功率短期预测方法
- 专利标题(英): Wind power short-term prediction method
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申请号: CN201510342476.8申请日: 2015-06-19
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公开(公告)号: CN104899665A公开(公告)日: 2015-09-09
- 发明人: 肖猛 , 汪小明 , 王晞 , 尹笋 , 苟旭丹 , 王波 , 杨楠 , 刘涤尘 , 李松涛 , 严居斌 , 陶宇轩
- 申请人: 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 成都城电电力工程设计有限公司 , 国家电网公司
- 申请人地址: 四川省成都市锦江区均隆街3号4楼
- 专利权人: 国网四川省电力公司经济技术研究院,成都城电电力工程设计有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人: 国网四川省电力公司经济技术研究院,成都城电电力工程设计有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人地址: 四川省成都市锦江区均隆街3号4楼
- 代理机构: 成都行之专利代理事务所
- 代理商 何筱茂
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要:
本发明涉及风电预测技术领域,公开了一种风电功率短期预测方法,该方法以风速作为输入,采用最小二乘支持向量机的回归模型对风电场的输出功率进行预测,最小二乘支持向量机的回归模型参数采用混沌粒子群算法进行优化。本发明将混沌运动特性引入到迭代过程中,在搜索过程中利用混沌运动的遍历性来提高算法的全局搜索能力,改善粒子群算法易陷入局部极值点、进化后期收敛慢且精度低的缺点,有效的解决粒子群算法的“早熟”问题,能够保证全局最优性,预测效果更好;运用最小二乘支持向量机进行预测,避免了求解二次规划的问题,并且将预测问题转化为求解线性方程组的过程,其求解过程大大简化;采用单一风速作为输入数据,预测模型更加简单。