【摘 要】
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准确的风电出力预测对电力系统的安全稳定运行和减少系统运行成本至关重要。将BN分解法、蚁蛳优化算法（ALO）和最小二乘支持向量机模型（LSSVM）相结合,提出了一种短期风电出力预测B
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900501);国家自然科学基金项目(71373076);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2017MS060)~~
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准确的风电出力预测对电力系统的安全稳定运行和减少系统运行成本至关重要。将BN分解法、蚁蛳优化算法（ALO）和最小二乘支持向量机模型（LSSVM）相结合,提出了一种短期风电出力预测BN-ALO-LSSVM混合模型。该模型首先将风电出力原始时间序列分解为各子序列,进而运用LSSVM模型对各子序列分别进行预测;与此同时,为提升预测精度,运用ALO群体智能优化算法确定LSSVM模型的最优参数。实例结果表明：与LSSVM,BN-LSSVM和ALO-LSSVM模型相比,本文提出的风电出力预测BN-ALO-LSSVM混
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