【摘 要】
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为提高短期风电功率预测精度,缩短模型训练时间,提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征,将风速划分为高、中、低三段,并对每段的风速功率特征
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰资助项目（WLW-021）, 国家公益性行业（气象）科研专项资助项目（GYHY201106040）, 江苏省高校优势学科建设工程资助项目
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为提高短期风电功率预测精度,缩短模型训练时间,提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征,将风速划分为高、中、低三段,并对每段的风速功率特征进行统计分析。高、低风速段功率波动较大,使用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）方法可取得较高的预测精度。中风速段风速数据点较多,且风速和功率有明显的物理关系,使用高斯（Gaussian）模型预测。并用风速功率等级表对各段预测的结果进行订正,保证了算法的稳定性。用上海某风电场
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