【摘 要】
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为了提高风电场输出功率的预测精度,应用小波分析(WD)和布谷鸟优化支持向量机(CS-SVM)算法对风电功率进行超短期预测,对比于通过预测风速间接求得的风电功率更加直接且准确。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51607083)
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为了提高风电场输出功率的预测精度,应用小波分析(WD)和布谷鸟优化支持向量机(CS-SVM)算法对风电功率进行超短期预测,对比于通过预测风速间接求得的风电功率更加直接且准确。首先,利用WD与重构,将风电功率模型分解成近似序列和细节序列,然后利用CS-SVM算法对每个序列进行预测,得到每个序列的预测结果,最后把各个序列的预测结果叠加,形成风电功率的最终预测值。算例计算结果表明,预测结果具有较高的精度,与SVM以及其他方法优化的SVM预测结果相比,文中使用的方法预测结果更加准确,具有较强的优越性和实用性。
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