【摘 要】
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风电功率有较强的不确定性。为了解决大规模风电并网下电网的安全稳定运行问题，需要对风电功率进行概率预测。通过对概率预测算法进行研究，在充分融合多种算法优势的基础上，提出了一种新型的、基于集成学习的风电功率概率预测方法。首先，使用极限学习机-分位数回归模型作为个体学习器，并通过灰狼优化算法对新型综合性能评价指标进行极大化寻优，得到各个体学习器的加权系数。然后，融合个体学习器的输出以及加权系数，得到最终
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目（2018YFB1502904）；
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风电功率有较强的不确定性。为了解决大规模风电并网下电网的安全稳定运行问题，需要对风电功率进行概率预测。通过对概率预测算法进行研究，在充分融合多种算法优势的基础上，提出了一种新型的、基于集成学习的风电功率概率预测方法。首先，使用极限学习机-分位数回归模型作为个体学习器，并通过灰狼优化算法对新型综合性能评价指标进行极大化寻优，得到各个体学习器的加权系数。然后，融合个体学习器的输出以及加权系数，得到最终的预测区间。最后，使用现场实际运行数据进行仿真测试，并与其他算法预测结果进行对比。对比结果表明，所提出的算法在获得较窄预测区间的同时具有高可靠性，可以为电网优化调度提供有效的数据支撑。
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