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《基于改进PSO-LSSVM的风电场短期功率预测》是一篇关于风电场短期功率预测的研究论文,全文共6页。文章针对传统方法在处理风电功率预测时存在的精度不高、适应性差等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法与最小二乘支持向量机相结合的方法。
该研究首先介绍了风电功率预测的重要性,指出随着可再生能源的发展,风力发电在电力系统中的占比逐渐增加,而风能本身的波动性和间歇性给电网调度带来了挑战。因此,准确的短期功率预测对于提高电网运行效率和稳定性具有重要意义。
文章中提到的改进PSO-LSSVM模型,是对传统PSO-LSSVM算法的一种优化。通过引入自适应参数调整机制,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。同时,对LSSVM的核函数进行了改进,增强了模型对非线性关系的拟合能力。
实验部分采用了实际风电场的历史数据进行验证,结果表明,改进后的模型在预测精度上优于传统的LSSVM和PSO-LSSVM模型,尤其是在预测时间较短的情况下表现更为突出。这说明该方法能够有效提升风电场短期功率预测的准确性。
此外,文章还讨论了模型的适用范围以及未来可能的改进方向,如引入更多影响因素或结合其他智能算法以进一步提高预测效果。总体而言,该研究为风电场功率预测提供了一个新的思路和方法,具有一定的理论价值和应用前景。
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