基于遗传算法与支持向量分位数回归的风电功率概率密度预测方法
- 专利权人:
- 合肥工业大学
- 发明人:
- 何耀耀,李海燕,刘瑞,王刚,郑丫丫,严煜东,秦杨
- 申请号：
- CN201610682520.4
- 公开号：
- CN106295899A
- 申请日:
- 2016.08.17
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 陆丽莉`何梅生
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传算法与支持向量分位数回归的风电功率概率密度预测方法，其特征是如下步骤进行：1采集风电场输出功率的数据，并进行数据清洗；2样本数据归一化处理，选取训练集和测试集数据；3构建支持向量分位数回归模型；4运用遗传算法优化支持向量分位数回归参数；5建立风电功率概率密度预测模型，得到最终的风电功率预测结果。本发明能通过遗传算法全局搜索寻优，提高风电功率的预测精度，且能够量化风电功率的不确定性，为风电并入的安全稳定运行提供了依据。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
