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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(wǎng)以及電網(wǎng)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(jīng)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(jīng)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(shù)和核參數(shù)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(shù)據(jù)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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