风电功率预测：风速校正与GWO-LSSVM方法提升准确性

本文主要探讨了风电功率预测中的一个重要问题，即滞后性导致的预测误差，尤其是在风速快速变化的情况下，这种滞后性对预测精度的影响尤为显著。针对这一问题，作者提出了一个基于风速局部爬坡（LR）误差校正的方法，该方法旨在通过识别和纠正风速波动对风电功率预测的负面影响，提升预测的实时性和准确性。 风速局部爬坡（LR）是一种技术，它关注的是风速变化过程中的局部特性，能够捕捉到风速变化的瞬间效应，从而有效地校正因风速快速变化带来的预测误差。作者将LR校正后的预测风速以及历史功率数据作为输入，结合传统的风电功率预测模型，如最小二乘支持向量机（LSSVM），进行风电功率的预测。 为了进一步提高预测精度，文章引入了灰狼优化（GWO）算法。灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了狼群捕猎的行为，能够寻找到最优解或接近最优解的参数设置。通过GWO对LSSVM的参数进行优化，可以使得模型更加适应风电功率数据的复杂性，从而增强预测模型的预测性能。 通过实例分析，研究结果表明，这种基于LR误差校正和灰狼优化的风电功率预测方法在实际应用中显示出显著的优势，能够有效提高风电功率预测的精度，对于电力系统的安全稳定运行和经济调度具有重要的实践价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合局部爬坡校正和灰狼优化的风电功率预测策略，这在当前新能源发电广泛应用的背景下，对于提升风电出力预测的准确性，减少电力系统运行中的不确定性，具有重要意义。