研究基于多策略的短期光伏发电预测模型,改进了松鼠搜索算法和支持矢量机器
Ruijin Zhu1, Tingyu Li2, Bo Tang3
1Electric Engineering College, Tibet Agriculture and Husbandry College, Nyingchi, 860000, China. zhuruijin@xza.edu.cn.
本研究引入了一种新的方法,通过优化支持矢量机 (SVM) 使用精细的松鼠搜索算法 (SSA) 和主要组件分析 (PCA) 来准确地预测太阳能光伏 (PV) 功率. 该方法通过减少数据复杂性和改进模型参数来提高预测准确性和稳定性.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 机器学习应用 机器学习应用
- 计算智能是一种计算智能.
背景情况:
- 太阳能光伏发电 (PV) 由于环境因素和冗余数据特性,在预测准确性方面面临挑战.
- 现有的预测模型可能会因特征复杂性而被破坏,需要先进的优化技术.
- 准确的光伏电力预测对于电网稳定性和高效的能源管理至关重要.
研究的目的:
- 开发一个快速而准确的在线预测方法,用于太阳能光伏发电.
- 为了提高支持矢量机 (SVM) 模型用于光伏功率预测的性能.
- 解决特征维度和超参数优化对预测准确性的影响.
主要方法:
- 核心主要组件分析 (KPCA) 用于特征维度缩小.
- 支持矢量机 (SVM) 作为核心预测算法.
- 一个多策略改进的松鼠搜索算法 (MISSA) 优化SVM超参数,包括帐地图初始化,非线性捕食者概率,混乱的基于对立的学习和选择策略.
主要成果:
- MISSA算法展示了高优化性能,稳定性和对CEC2021测试函数的意义.
- 拟议的MISSA-SVM预测模型在两个真实数据集上实现了高精度和强大的预测稳定性.
- KPCA有效地减轻了冗余功能的影响,提高了整体预测准确度.
结论:
- 拟议的MISSA-SVM方法在准确和稳定的太阳能光伏发电预测方面取得了重大进展.
- 结合KPCA用于特征减少和MISSA用于超参数优化,为复杂的预测任务提供了强大的方法.
- 这项研究通过智能优化技术,有助于更可靠的可再生能源预测.
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