基于云计算和智能优化SVR的光伏发电功率预测

作者：黄桂春; 何柏娜; 孟繁玉

来源：水利水电技术, 2019, (10): 178-186.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2019.10.024

• 云计算
• 蝗虫算法
• 支持向量机回归
• 光伏发电
• 粒子群算法
• 遗传算法
• 新能源
• 清洁可再生能源 cloud computing
• grasshopper optimization algorithm
• support vector regression
• photovoltaic power generation
• particle swarm algorithm
• genetic algorithm
• new energy
• clean and renewable energy

为提高光伏发电功率的预测精度,针对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)模型的预测结果易受其惩罚系数C、敏感损失函数的最大误差系数ε和核函数g影响的问题,提出一种基于新型智能算法-蝗虫算法优化SVR模型参数的光伏发电功率预测模型。由于光伏发电功率数据存在随机性和间隙性的特征,Multi-Agent和分布式思想被引入蝗虫算法优化SVR模型,通过将云计算的MapReduce框架和GOA-SVR结合,提出一种基于MapReduce和GOA-SVR并行化的光伏发电功率预测模型(MapReduce and GOA-SVR,MR-GOA-SVR),从而提高海量高维光伏...

• 单位
  山东理工大学