一种基于改进缎蓝园丁鸟算法优化LSSVR的风电功率预测方法

摘要

本发明属于风电技术领域，具体涉及一种基于改进缎蓝园丁鸟算法优化LSSVR的风电功率预测方法。本发明提出了一种基于二次分解和ISBO优化参数的LSSVR风电功率超短期预测方法，考虑了模型训练过程和预测的复杂度，构造了一种基于二次分解和t均值检验的二次分解策略，对原始风电功率序列进行分解、动态划分、重构处理；为了提高缎蓝园丁鸟算法在迭代过程中的种群多样性和算法收敛度，对标准的缎蓝园丁鸟算法进行改进，并利用改进型缎蓝园丁鸟算法，优化最小二乘支持向量回归模型的两个参数，建立性能优良的风电功率LSSVR预测模型。