基于人工鱼群优化算法的支持向量机短期风电功率预测模型

王丽婕; 厉虹; 方市彬

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基于人工鱼群优化算法的支持向量机短期风电功率预测模型

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为了提高风电功率预测精度，针对支持向量机（SVM）模型在风电功率预测中存在的参数选取问题，提出用人工鱼群算法（AFSA）寻找SVM模型的最优核函数参数和错误惩罚因子的优化方法。建立AFSA—SVM模型，结合聚类分析后的数值天气预报（NWP）数据对风电功率进行预测。经仿真实验并与BP、粒子群优化的支持向量机模型对比，AFSA-SVM优化模型在短期风电功率预测中有更好的预测效果。

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来源
《电气工程学报》 |2016年第10期|P.7-12|共6页
作者
王丽婕; 厉虹; 方市彬;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
人工鱼群算法; 支持向量机; 聚类分析; 风电功率预测;

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