基于改进灰狼算法优化WLSSVM的短期风功率预测OA
Short Term Wind Power Prediction Based on WLSSVM Optimized by Improved Grey Wolf Optimization Algorithm
为提高风功率短期预测的准确率,提出一种基于改进灰狼算法优化加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLSSVM)的短期风功率预测方法.采用C-C法对风功率时间序列的嵌入维数进行了计算,根据计算结果确定短期风速预测输入量与输出量的关系.利用Tent映射和参数非线性调整策略对灰狼算法进行改进,得到了优化性能更强的改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimi…查看全部>>
In order to improve the accuracy of short-term wind power prediction,the author proposes a short-term wind power prediction method based on an improved grey wolf algorithm optimized weighted least squares support vector machine.The embedding dimension of wind power time series is calculated using the C-C method,and the relationship between short-term wind speed prediction input and output is determined based on the calculation results.The improved Grey…查看全部>>
陈琨;丁苗;刘炬;段洁;刘闯;徐达
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动力与电气工程
风功率改进灰狼算法WLSSVMC-C法
wind powerthe improved grey wolf optimization algorithmweighted least squares support vector machineC-C method
《内蒙古电力技术》 2024 (2)
1-7,7
中国博士后基金面上资助项目"风-光-地热园区综合能源系统的多能互补建模与协同优化"(2021M692992)
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