【摘 要】
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为提高短期风力发电功率预测的精度,经过对比选择了内核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)预测模型的原始模型,对该模型的内部参数进行研究,选择了多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimizer,MVO)对其参数进行优化.还提出用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)来给MOV初始化种群,以使MVO算法更不容易陷入局部最优,从而有着更好的求解能力.通过此预测模型进行发电功率预测,获得一个均方根误差(RMSE
【机 构】
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浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院,浙江 杭州 310018
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为提高短期风力发电功率预测的精度,经过对比选择了内核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)预测模型的原始模型,对该模型的内部参数进行研究,选择了多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimizer,MVO)对其参数进行优化.还提出用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)来给MOV初始化种群,以使MVO算法更不容易陷入局部最优,从而有着更好的求解能力.通过此预测模型进行发电功率预测,获得一个均方根误差(RMSE)值为0.0032、平均预测误差为0.00033的预测结果,最后进行对比实验验证其具有较好的预测效果.
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