基于Stacking融合的短期风速预测组合模型

摘要：

大规模风电并网时,准确的风速预测对电网稳定运行具有重要意义.为提高风速预测精度及预测模型泛化能力,提出基于改进Stacking算法的风速组合预测模型.首先建立基于不同核函数的核岭回归模型;然后利用改进的萤火虫算法对模型关键参数进行选取,通过引入自适应参数、全局搜索及Levy飞行提高算法的全局搜索能力及收敛速度;最后通过Stacking算法将相互独立的各模型进行融合,以增强模型泛化性,并采用交叉验证进一步提高预测精度.选择不同风场、不同季节的实测数据对所提模型的预测效果进行仿真,通过对比分析验证了所提模型的预测精度和泛化能力.

关键词：风速预测、核岭回归、改进萤火虫算法、Stacking算法、交叉验证

所属期刊栏目：44

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金51777075

在线出版日期：2020-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2875-2882