【摘 要】
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针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法（MPGA）对该模型进行优化。采用RB
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,云南电力研究院
【基金项目】
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云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院资助项目(K-YN2014-028)
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针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法（MPGA）对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机（SVM）法对预测日和预测日前一日的风电功率分别进行预测,通过提出的最优组合预测模型及优化算法对预测日的24 h风电功率进行组合预测。根据云南某风电场的实测数据,进行了实例分析。结果表明,风电功率最优组合预测模型能够有效提高风电功率预测精度,具有较强的实用性。
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