【摘 要】
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针对风电场风电功率爬坡事件预测问题,提出一种分类预测模型.该模型将大气再分析数据输入的预测问题建模为二分类问题.另一方面,提出一种混合神经进化算法,将极限学习机等人
【机 构】
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上海电机学院 电气学院,上海,201306
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针对风电场风电功率爬坡事件预测问题,提出一种分类预测模型.该模型将大气再分析数据输入的预测问题建模为二分类问题.另一方面,提出一种混合神经进化算法,将极限学习机等人工神经网络与进化算法相结合,对训练后的模型进行优化.由于风电爬坡事件发生的概率很低,因此是不平衡的.本文采用SMOTE采样方法,通过减少大多数类的数据样本来获得良好的结果.采用进化算法进行特征选择,以选择最优的训练模型.最后,通过算例仿真对模型进行评价,验证了模型的精度性能.结果表明,该方法在分类预测性能上具有较好的精度.
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