【摘 要】
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针对在Markov链超短期风电功率预测过程中未考虑风电功率变化趋势,在不同风电功率变化区间均采用同一状态转移概率矩阵,导致预测精度欠佳的问题,提出了一种基于Mycielski方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61104183）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20130093110011）, 江苏省自然科学基金资助项目（BK20141114）
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针对在Markov链超短期风电功率预测过程中未考虑风电功率变化趋势,在不同风电功率变化区间均采用同一状态转移概率矩阵,导致预测精度欠佳的问题,提出了一种基于Mycielski方法改进的Markov链预测方法.首先利用Mycielski方法在风电功率历史序列中寻找最长长度的重复序列,然后将计算每一时刻Markov链状态转移概率矩阵的序列重新定义,最后利用每一时刻的Markov链状态转移概率矩阵进行风电功率预测.对我国某风电场超短期风电功率进行总体预测.结果表明,在均方根误差的对比上,基于Mycielski方
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