相空间重构的极端学习机短期风速预测模型.pdf

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1、第25卷第1期电力系统及其自动化学报V01．25No．12013年2月ProceedingsoftheCSU-EPSAFeb．2013相空间重构的极端学习机短期风速预测模型武峰雨，乐秀瑶，南东亮(河海大学能源与电气学院，南京210098)摘要：对风速进行快速、准确的预测，可以有效地减小或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。根据风速具有混沌特性，提出一种相空间重构的极端学习机(extremelearningmachine，ELM)的短期风速预测模型，通过确定延迟时间和嵌入维数，对样本空间进行重构，使新的样本更能反映风速变化特性，在此基础上运用ELM进行短期风

2、速预测。与传统的预测模型相比，该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点，为风速预测提供了新方法。关键词：风力发电；短期风速预测；混沌特性；相空间重构；极端学习机中图分类号：TM835文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)01—0136—06AShort-termWindSpeedPredictionModelUsingPhase-spaceReconstructedExtremeLearningMachineWUFeng-yu．LEXiu—fan．NANDong—liang(CollegeofEnergyandElectricalEngineering，HohaiUniver

3、sity，Nanjing210098，China)Abstract：Aquickandaccuratepredictionofwindspeedcaneffectivelyreduceoravoidtheadve~eeffectsofwindfarmsonpowersystem，andcanaswellimprovethecompetitivenessofthewindfarmintheelectricitymarket．Inthispaper，accordingtothechaoticcharacteristicsofthewindspeed，ashort—termwindspeedpr

4、edictionmodelusingphase—spacereconstructedextremelearningmachine(ELM)isputforward．Thedecisionofthedelaytimeandem—beddingdimensionisusedtoreconstructthesamplespace，whichmakesthenewsamplebetterreflectthechangecharacteristicsofwindspeed．Onthisbasis，theELMisappliedforshort—termwindspeedprediction．Comp

5、aredwiththetraditionalpredictionmodel，thismethodhastheadvantagesoffastlearningspeedandgoodgeneralizationperfor-mance．Therefore，anewmethodisprovidedforwindspeedprediction．Keywords：windpower；short-termwindspeedprediction；chaoticcharacteristics；phasespacereconstruction；ex—tremelearningmachine开发与利用新能源

6、是21世纪的重要能源战量为风速自身的历史值_3．4】。与神经网络等方法相略。风力发电因具有环保可再生、全球可行、成本比，该方法更适用于短期风速预测，但由于模型的低且规模效益显著等优点，已经受到了广泛的重阶数不好确定，所以受气候变化影响较大。人工神视，并成为发展最快的新型能源lll。由于风速受许经网络是用于风速预测较早的机器算法之一，使多因素影响，具有很大的持续波动性，因此对风速用非常广泛。该方法具有并行处理、分布式存储与的准确预测变得至关重要l21。容错性等特征，具有自学习、自组织和自适应能风速被认为是最能准确预测的气象参数之力，可以实现联想记忆、分类与识别等功能，对于一目前关于风速预测的

7、方法有很多，时间序列预求解复杂问题十分有效，文献[5，6]分别采用BP神。测法是应用较多的一种方法。该方法中的因变量经网络和径向基神经网络进行风速预测，但其算和自变量均可以是随机变量，且风速是一个随机法容易陷入局部最小问题而得不到最优解，算法性的序列，因此可设定因变量为待预测风速，自变收敛慢。文献[7，8】将最小二乘支持向量机应用到收稿日期：2012—07—23；修回日期：2012—09—06第1期武峰雨等：相空间重构的