【摘 要】
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随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型。采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。针对LSSVM模型的预测精度易受参数
【机 构】
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新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51667020),自治区高校科研计划自然科学项目(XJEDU2017I002),新疆自治区天山雪松计划(2017XS02)。
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随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型。采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了LSSVM参数寻优效率低的问题。算
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