【摘 要】
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为了减轻风电并网时对电网的冲击,基于短期风速预测理论结合功率曲线拟合研究了短期功率预测方法。首先,利用集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）将
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津农学院工程技术学院
【基金项目】
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天津市高等学校科技发展基金资助项目（2006ZD32）
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为了减轻风电并网时对电网的冲击,基于短期风速预测理论结合功率曲线拟合研究了短期功率预测方法。首先,利用集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）将风速序列分解为不同子序列,以减小不同特征尺度序列间的影响;然后,采用多种群遗传算法（multi-population genetic algorithm,MPGA）对最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）的核宽度和正则化参数进行优化,利
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