【摘 要】
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为降低风电强波动性对预测的干扰,提高整体泛化能力,引入集成学习的分析方法,构建一种动态调整权重分配的风电预测集成学习模型。通过不同的地理和气象特征(地理环境、高度、
【基金项目】
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“十一五”国家科技支撑计划重大项目(2011BAA07B03)~~
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为降低风电强波动性对预测的干扰,提高整体泛化能力,引入集成学习的分析方法,构建一种动态调整权重分配的风电预测集成学习模型。通过不同的地理和气象特征(地理环境、高度、季节等)分类组成多个样本子集,在训练中根据训练结果不断调节样本概率权重分布,给出对训练样本的差异化处理方法,最后根据权重集成最终结果。通过算例与单一预测模型进行比较,验证了模型在风电突变点的预测误差最小,说明该方法对风电波动突变点具有更好的泛化能力,在风电剧烈波动期能够提供更高的精度。
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