【摘 要】
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在电力系统对功率预测提出更高要求的形势下,风电功率区间预测的方法已经逐渐成为新的热点。文章利用预测区间（PIs）的思想来估计风电场输出功率的不确定性。在优化区间预测目标
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,河北工业大学计算机科学与软件学院
【基金项目】
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河北省科技计划项目(17214304D)
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在电力系统对功率预测提出更高要求的形势下,风电功率区间预测的方法已经逐渐成为新的热点。文章利用预测区间（PIs）的思想来估计风电场输出功率的不确定性。在优化区间预测目标函数的基础上,利用核极限学习机（KELM）学习速度快,泛化能力强的优点,提出一种基于KELM的风电功率区间预测模型。并使用改进后的蝙蝠算法（IBA）对模型的参数进行优化。为了克服BA易陷入局部最优的缺点,增加了其搜索时的多样性,并加入动态惯性权重,使其收敛速度更快。最后,用河北某风电场的数据进行实验仿真,与传统BP神经网络模型和BA-ELM
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