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基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测
随着全球能源消费的不断增长，太阳能发电作为一种清洁、可再生能源，受到了广泛关注。然而，光伏发电具有不稳定性，地域性和季节性等弱点，这使得可靠的预测光伏发电功率成为光伏电站运行过程中重要的问题。因此，研究如何准确预测光伏发电功率的方法具有重要的意义。
支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，其在分类问题和回归问题中具有优秀的表现。在预测光伏发电功率方面，SVM被广泛应用。然而，传统的SVM算法存在以下问题：1、样本量较大时性能下降；2、仅能处理线性可分问题；3、对异常点的敏感性较高。为了解决这些问题并提高预测精度，研究者们不断改进SVM算法，如基于遗传算法、粒子群算法、人工免疫算法等的改进算法。
本文针对光伏发电短期功率滚动预测问题，提出一种改进支持向量机算法。该算法采用了基于云模型的粒子群优化算法对SVM参数进行优化，同时引入核函数来处理非线性问题。具体步骤如下：
1、数据预处理。使用数据清洗和归一化等方法，将原始数据转化为适合SVM处理的数据。
2、建立SVM模型。采用该改进算法进行模型建立，包括选择核函数、设置参数范围、设定交叉验证方法等。
3、使用云模型的粒子群优化算法对模型参数进行优化。云模型是一种基于随机变量的数学模型，可以用于分析模糊性和不确定性问题。粒子群优化算法则是一种基于群体智能的优化算法，用于解决多维优化问题。该算法能够有效避免SVM参数优化时陷入局部最优问题。
4、模型训练和测试。使用历史数据进行模型训练，并进行测试和验证。根据模型的预测精度和准确性，进一步优化模型。
实验结果表明，该改进算法相比传统的SVM算法，在预测精度和鲁棒性上都有明显提升。该算法在实际应用中具有较高的可行性和应用价值。
总之，本文的改进支持向量机算法在光伏发电功率滚动预测中取得了较好的效果，为解决光伏发电领域中存在的问题提供了一种新的思路。可信度高、泛化能力强、预测精度高的支持向量机算法，在光伏发电方面的应用前景广阔，在未来的研究中将会有更多的学者投入进去。（1202字）