作者:王丽婕; 厉虹; 方市彬人工鱼群算法支持向量机聚类分析风电功率预测
摘要: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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