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为了提高风电场输出功率的预测精度,文章提出了一种核主成分分析与随机森林相结合的预测方法。利用核主成分分析从多种气象数据中提取出最主要的影响因素,将这些因素作为预测模型的输入,采用随机森林算法进行功率预测。实测运行数据的实验结果表明,文章算法具有较高的预测准确性。
基于KPCA-RF的风电场功率预测方法研究
【摘 要】
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为了提高风电场输出功率的预测精度,文章提出了一种核主成分分析与随机森林相结合的预测方法。利用核主成分分析从多种气象数据中提取出最主要的影响因素,将这些因素作为预测
【机 构】
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江南大学物联网工程学院
【出 处】
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可再生能源
【发表日期】
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2018年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672266)
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