【摘 要】
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进入“碳达峰、碳中和”时代以来,风电取得了空前的发展,也是未来能源发展的一条快车道。风功率准确预测是电力系统制定调度计划、合理规划备用的重要依据,是电力系统稳定运行的重要支持。支持向量机（SVM）作为风功率预测方法的主流统计方法,具有非常好的预测效果,但由于风速、风向、温度等诸多影响因素变化趋于复杂化,数据特征异构,导致SVM模型搭建时其核函数难以选择,甚至在极端的气候数据异构情况下,单一核函数S
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进入“碳达峰、碳中和”时代以来,风电取得了空前的发展,也是未来能源发展的一条快车道。风功率准确预测是电力系统制定调度计划、合理规划备用的重要依据,是电力系统稳定运行的重要支持。支持向量机（SVM）作为风功率预测方法的主流统计方法,具有非常好的预测效果,但由于风速、风向、温度等诸多影响因素变化趋于复杂化,数据特征异构,导致SVM模型搭建时其核函数难以选择,甚至在极端的气候数据异构情况下,单一核函数SVM不在适用。本文提出将强化学习优化方法应用于风功率预测,为电力系统调度、规划和运行提供可靠支撑。本文总结了SVM、简单多核学习（Simple-MKL）、强化学习（Q-Learning）、人工情感学习（Artificial emotional learning）方法的工作原理。首先分析了不同核函数SVM的特性,单核对于数据学习效率不高,本文提出了一种从RBF、Linear、Poly和Sigmoids四种核函数中选取其中三种核函数加权求和线性组合的多核学习方法,构建多核学习的SVM模型进行功率预测,本文选取强化学习中Q-Learning算法对多核函数权值进行优化,该方法将在复杂环境下风功率预测中核函数难以选取的问题转变为核函数的权重优化问题,从而提升SVM预测精度,同时提升学习效率。在仿真过程中采用k折—交叉验证的方式获得核函数最优超参数,提高其泛化能力;传统多核学习对同一数据空间学习,存在核函数重复计算,影响模型学习速度,后续通过改进人工情感Q学习提高模型收敛速度。最后通过与传统多核学习方法对比,结果反映出本文所提方法的优越性。从更长来看,本文所提多核学习优化方法更适用于逐步上升的大功率风机的功率预测。
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