【摘 要】
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高精度的短期风功率预测有利于实现接入大量风机的电力系统优化调度。针对自回归滑动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）、反向传播（back propagation,BP）神经网络、
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东省绿色能源技术重点实验室,风电控制与并网技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2015BAA06B02）,广东省科技计划项目（2012B040303005）,南沙区科技计划项目资助（2013P005）
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高精度的短期风功率预测有利于实现接入大量风机的电力系统优化调度。针对自回归滑动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）、反向传播（back propagation,BP）神经网络、最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS-SVM）等单一模型预测不稳定的问题,以及协方差、概率权组合模型权重固定的不足,结合风功率的日变化特性,提出一种基于时变概率权的组合预测模型。实际算例表明：组合模型能有效提高风功率预测的
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