广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (4): 61-73.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022103001

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基于GRA-ISSA-SVR-EC模型的风电功率组合预测方法

王珊珊1,2*, 何嘉文1,2, 吴霓1,2, 朱威1,2, 兰欣1,2   

  1. 1.湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉 430068;
    2.太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学),湖北武汉 430068
  • 收稿日期:2022-10-30 修回日期:2022-12-02 出版日期:2023-07-25 发布日期:2023-09-06
  • 通讯作者: 王珊珊(1982—), 女, 湖北钟祥人, 湖北工业大学副教授,博士。E-mail:wangshanshan@hbut.cdu.cn
  • 基金资助:
    湖北省重点研发计划项目(2020BAB114);湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20211402);襄阳湖北工业大学产业研究院项目(XYYJ2022C04)

Combined Model for Wind Power Prediction Based on GRA-ISSA-SVR-EC

WANG Shanshan1,2*, HE Jiawen1,2, WU Ni1,2, ZHU Wei1,2, LAN Xin1,2   

  1. 1. School of Electrical and Electronic Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan Hubei 430068, China;
    2. Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System (Hubei University of Technology), Wuhan Hubei 430068, China
  • Received:2022-10-30 Revised:2022-12-02 Online:2023-07-25 Published:2023-09-06

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摘要： 针对风电功率的非线性特征,本文提出一种结合灰色关联度分析(GRA)、改进麻雀算法(ISSA)、支持向量回归(SVR)和误差修正模型(EC)的风电功率组合预测方法。应用GRA筛选出与风电功率关联度较大的影响因素作为模型的输入;引入自适应权重因子和Levy飞行策略提升传统SSA的性能,建立ISSA-SVR模型得到初始预测值;建立误差修正模型进行预测得到误差预测值,最后将初始预测值与误差预测值用加法器合并得到最终结果。仿真结果表明,该模型在对2个风电场的风电功率进行预测时,平均确定系数分别达到0.999 6和0.998 5,平均绝对误差分别为0.226 6 kW和0.014 6 MW,均方根误差分别为0.277 7 kW和0.021 3 MW,相比于其他传统模型预测精度更高。

关键词: 风电功率预测, 灰色关联度分析, 改进麻雀算法, 支持向量回归, 误差修正

Abstract: Aiming at the nonlinear characteristics of wind power, a combined prediction method for wind power is proposed, which combines gray relational analysis (GRA), improves sparrow algorithm (ISSA), support vector regression (SVR) and error correction model (EC). GRA is used to select the influential factors with a large degree of correlation with wind power as the input of the model. Adaptive weight factor and Levy flight strategy are introduced to improve the performance of traditional SSA, and ISSA-SVR model is established to obtain the initial predicted value. The error correction model is established to get the predicted error value. Finally, the initial predicted error value and the predicted error value are combined with the adder to get the final result. The simulation results show that the average determination coefficient of the model is 0.999 6 and 0.998 5, the average absolute error is 0.226 6 kW and 0.014 6 MW, and the root mean square error is 0.277 7 kW and 0.021 3 MW, respectively, when predicting the wind power of two wind farms. Compared with other traditional models, the prediction accuracy is higher.

Key words: wind power prediction, grey relation analysis, improved sparrow search algorithm, support vector regression, error-corrected model

中图分类号:  TM614; TP18

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