公开(公告)号：CN105046374A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510525036.6

申请日：2015-08-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 杨锡运 ,  关文渊 ,  任杰 ,  刘玉奇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于风电发电功率预测领域，尤其涉及一种基于粒子群优化核极限学习机模型的风电功率区间预测方法，包括：数据预处理，依据风速与功率相关性预处理SCADA中历史数据；初始化KELM模型参数，计算得到初始输出权重βint；初始化粒子群参数；根据评价指标构建优化准则F，进行粒子群寻优，得到模型最优输出权重βbest；带入测试数据到βbest构成的KELM模型，得到风电功率预测区间，评价预测区间各项指标。本发明易于工程实现，能够得到较好的预测结果，不仅能描述未来风电功率可能波动范围，同时有效评估预测区间的可靠性，给出风电功率在不同置信水平下可能的波动区间，更好地为电力系统决策人提供参考。

公开(公告)号：CN105046374B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201510525036.6

申请日：2015-08-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 杨锡运 ,  关文渊 ,  任杰 ,  刘玉奇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于风电发电功率预测领域，尤其涉及一种基于粒子群优化核极限学习机模型的风电功率区间预测方法，包括：数据预处理，依据风速与功率相关相关性预处理SCADA中历史数据；初始化KELM模型参数，计算得到初始输出权重βint；初始化粒子群参数；根据评价指标构建优化准则F，进行粒子群寻优，得到模型最优输出权重βbest；带入测试数据到βbest构成的KELM模型，得到风电功率预测区间，评价预测区间各项指标。本发明易于工程实现，能够得到较好的预测结果，不仅能描述未来风电功率可能波动范围，同时有效评估预测区间的可靠性，给出风电功率在不同置信水平下可能的波动区间，更好地为电力系统决策人提供参考。