【摘 要】
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提出基于主成分属性约简聚类的粒子群优化极限学习机短期风速预测方法.考虑到不同的属性特征对于风速变化的影响不同,利用主成分分析法计算各成分特征值,选取方差贡献率较高
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司,东北电力大学电气工程学院,国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
【基金项目】
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辽宁省电力有限公司科信技术服务项目(SGLNAS00FZJS1801223)。
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提出基于主成分属性约简聚类的粒子群优化极限学习机短期风速预测方法.考虑到不同的属性特征对于风速变化的影响不同,利用主成分分析法计算各成分特征值,选取方差贡献率较高的成分,然后采用k-均值聚类方法对风速样本进行聚类,再利用粒子群算法对极限学习机进行优化,进而构建风速组合预测模型.最后结合风电场实测历史数据进行实验预测对比,结果表明该方法具有较高的预测精度.
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