【摘 要】
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目前风电功率预测模型种类很多,模型评价是进行模型优选的重要依据。针对从单一指标进行评价比较片面,而不同指标下的最优模型又往往不统一的问题,提出了一种基于离差最大化
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,新型传感器与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51277127）
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目前风电功率预测模型种类很多,模型评价是进行模型优选的重要依据。针对从单一指标进行评价比较片面,而不同指标下的最优模型又往往不统一的问题,提出了一种基于离差最大化的多指标融合评价方法。首先建立了风电功率预测模型的评价指标体系,根据离差最大化思想来确定各指标的权重系数,最终计算融合评价值得出各模型的评价排序及最优模型。采用山西某风电场的实际数据进行MATLAB仿真研究,并利用两组预测数据进行对比验证,仿真结果表明,该融合评价方法可以得出较为全面、稳定的评价结果,且操作步骤简单,能够有效地指导模型评价。
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