收藏本站
收藏 | 投稿 | 论文排版

基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法

鲁迪  王星华  贺小平  
【摘要】:为实现高精度的短期风速预测,提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法。在信号处理阶段,利用时变滤波经验模态分解技术将原始风速序列分解为若干子模式以降低其不稳定性。然后采用混合粒子群算法对每一个子模式进行特征提取,接着利用多分位鲁棒极限学习机分别建立预测模型并利用混合粒子群算法进行参数优化,最后对每个子模式的预测值进行聚合计算得到最终的预测结果。仿真结果表明:在考虑使用混合粒子群算法进行特征提取和模型参数优化后,所提方法具有更高的预测精度。同时基于时变滤波法的经验模态分解技术能够进一步提高预测准确性。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前17条
1 胡清;张强;;基于改进二进制粒子群算法的配电网故障定位[J];南京工程学院学报(自然科学版);2016年03期
2 姚一韵;颜伟;;含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法[J];集美大学学报(自然科学版);2013年01期
3 王霖成;;基于改进粒子群算法的微电网经济运行的研究[J];山西煤炭;2013年11期
4 黄胜忠;黄天开;;一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用[J];计算机仿真;2012年04期
5 吴艳;;基于改进离散粒子群算法的多目标无功优化[J];山西电力;2012年03期
6 马立新;单冠华;屈娜娜;;基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[J];控制工程;2012年06期
7 吴月秋;纪昌明;郑江涛;;改进粒子群算法在梯级水电站优化调度研究中的应用[J];电网与清洁能源;2011年12期
8 李凌;倪远平;孙婧雅;;基于改进粒子群算法的变压器故障诊断研究[J];化工自动化及仪表;2010年07期
9 许传敏;杨洪耕;;电压波动估计的混沌简化粒子群算法[J];电力系统及其自动化学报;2009年03期
10 李振坤;陈星莺;余昆;刘皓明;赵波;;配电网重构的混合粒子群算法[J];中国电机工程学报;2008年31期
11 常伯涛;范颖;赵书强;马燕峰;杨建华;;基于改进粒子群算法的输电网扩展规划[J];华北电力大学学报(自然科学版);2008年04期
12 徐卫星;;基于改进粒子群算法的分布式电源优化配置[J];电气技术;2015年12期
13 唐海东;芮钧;吴正义;;基于改进搜索特性的粒子群算法的水电站优化调度研究[J];水电与抽水蓄能;2015年04期
14 王锦坤;邱碧丹;;基于量子粒子群算法的主动配电网优化调度研究[J];机电信息;2016年24期
15 陈乐瑞;郑向歌;;基于改进粒子群算法的配电网故障定位技术研究[J];自动化与仪器仪表;2015年03期
16 路兴平;;浅析改进粒子群算法在变电站选址定容中的应用[J];通讯世界;2015年18期
17 贺海;吕娟;王磊;;改进粒子群算法在分布式电源优化配置中的应用研究[J];电力科学与工程;2013年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王征;刘大宝;王家林;王永骥;;基于离散粒子群算法的船舶电力系统重构研究[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集(第一分册)[C];2011年
2 王莹;盛四清;;基于改进粒子群算法的电压薄弱区域恢复[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
3 王磊;郭瑞;;优化粒子群算法在复杂遮阴条件光伏系统最大功率点跟踪中的应用[A];第四届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛:电能质量与高效优质用电论文集[C];2015年
4 向博;路轶;陈军;杨向飞;李雪冬;崔晓慧;;基于改进量子粒子群算法的继电保护一体化定值优化方法[A];2016智能电网发展研讨会论文集[C];2016年
5 刘文许;林礼清;温步瀛;;电力市场下基于改进粒子群算法的AGC机组选择[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
6 刘娴琦;杨玉锐;;基于改进的粒子群算法的微电网规划[A];浙江省电力学会2017年度优秀论文集[C];2017年
7 王壮;蔡杰进;;基于改进粒子群算法的辐射环境路径规划研究[A];中国核科学技术进展报告(第五卷)——中国核学会2017年学术年会论文集第5册(核材料分卷、辐射防护分卷)[C];2017年
8 曹蕴;盛四清;姚煜;;基于混沌粒子群算法的配电网规化[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
9 王继华;;基于文化粒子群算法的PID智能整定[A];2012电站自动化信息化学术和技术交流会议论文集[C];2012年
10 于腾凯;李燕青;谢庆;;基于改进粒子群算法的配电网分段开关优化研究[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张震;骨干粒子群算法及其在电力变压器设计中的应用[D];浙江大学;2014年
2 江善和;粒子群算法改进研究及在风电系统优化调度中的应用[D];江南大学;2015年
3 刘佳;电力系统中若干优化问题的研究[D];东北大学;2009年
4 李庆伟;粒子群算法及电厂若干问题的研究[D];东南大学;2016年
5 汪泉;风力机叶片气动外形与结构的参数化耦合设计理论研究[D];重庆大学;2013年
6 闻程;超导发电机中超导磁体的设计及其实践[D];东南大学;2016年
7 苏海锋;配电系统规划全寿命周期管理理论和方法研究[D];华北电力大学;2012年
8 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年
9 张晋华;风电场内机组优化调度研究[D];华北电力大学;2014年
10 杨晓玲;矿用高压开关微机综合保护若干问题的研究与应用[D];北京化工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 阴柳霞;基于支持向量机和粒子群算法的横向磁通感应加热优化问题研究[D];河北工业大学;2016年
2 崔雨;基于粒子群算法的配电网无功优化的研究[D];东北石油大学;2018年
3 薛文;基于混沌粒子群算法的直流调制控制器参数优化研究[D];兰州交通大学;2018年
4 程文星;基于改进粒子群算法的电力系统无功优化研究[D];曲阜师范大学;2018年
5 张博;基于运行数据的火电机组运行优化研究[D];华北电力大学;2018年
6 周宇星;分布式光伏微电站布局及集群控制优化研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
7 唐俊杰;基于动态模糊混沌粒子群算法的微电网优化调度研究[D];广东工业大学;2018年
8 李若云;一种基于改进的粒子群算法的风光火联合调度方法[D];西安电子科技大学;2018年
9 AL-RAHAWI RAMZI ESMAIL SAEED AHMED;基于粒子群算法的电力系统状态优化估计[D];兰州理工大学;2018年
10 谢飞;基于混合粒子群算法的多种能源工业园区电源容量配置优化研究[D];华北水利水电大学;2018年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978