Print

基于混沌理论及PSO-LS-SVM的新能源出力短期预测方法

论文摘要

为减少新能源出力的不确定性对并网系统安全稳定的影响,提高新能源出力预测的精准度成为新能源系统所需解决的首要问题。以光伏系统为例,基于光伏出力时间序列的混沌特性,提出了一种基于混沌理论及最小二乘支持向量机的光伏出力短期预测模型。通过与实际数据和改进前模型进行对比,证明了该模型在光伏出力短期预测中的有效性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 光伏出力的混沌特性分析
  •   2.1 基于小波空域法的数据处理
  •   2.2 基于C-C法的光伏数据相间重构
  •   2.3 小数据量法求解最大Lyapunov指数
  • 3 基于PSO-LS-SVM的光伏出力短期预测
  •   3.1 LS-SVM理论
  •   3.2 PSO-LS-SVM光伏预测模型
  • 4 算例分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李勇杰,秦艳辉

    关键词: 光伏出力预测,时间序列,混沌特性,支持向量机

    来源: 水电能源科学 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网新疆电力公司电力科学研究院

    基金: 国网新疆电力有限公司科技项目(5230DK17000S)

    分类号: TM615;TM715

    页码: 194-197

    总页数: 4

    文件大小: 1290K

    下载量: 188

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/b368c97ea042359105d76090.html