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首頁 > 期刊 > 陜西電力 > 基于混合算法優(yōu)化的短期風功率預測 【正文】

基于混合算法優(yōu)化的短期風功率預測

作者:董朕; 殷豪; 孟安波 廣東工業(yè)大學自動化學院; 廣東廣州510006

摘要:準確預測風電功率對風電規(guī)?;⒕W以及電網安全運行至關重要.針對短期風電功率預測,提出一種具有自適應噪聲特性的完備集成經驗模態(tài)分解和縱橫交叉核極限學習機的混合預測模型.首先采用具有自適應噪聲特性的完備集成經驗模式將原始風電信號分解成多個固有模態(tài)分量;然后利用核極限學習機對各個模態(tài)分量進行預測,并采用縱橫交叉算法對核極限學習機的懲罰參數和核參數進行優(yōu)化,從而得到更好的預測結果,最后疊加全部分量的預測值作為最終的預測結果.以2個不同風電場實際采集的數據為算例,并引入不同方法進行對比,證實了該模型的優(yōu)越性和魯棒性.

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