【摘 要】
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以风力发电机的有功功率预测为研究对象,在考虑了功率损耗及环境因素的情况下选取17组参数指标作为输入,以功率负荷等级为分类指标,采用随机森林分类算法进行参数属性的重要
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
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以风力发电机的有功功率预测为研究对象,在考虑了功率损耗及环境因素的情况下选取17组参数指标作为输入,以功率负荷等级为分类指标,采用随机森林分类算法进行参数属性的重要度分析,根据权重系数的阈值设定构建功率预测的样本数据库。基于集成学习Bagging算法的思想,分别选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和随机森林回归算法为基学习器。提出了一种基于遗传算法的动态加权的集成学习策略,构建基于集成算法的有功功率预
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