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      基于WD-CS-SVM的超短期風電功率組合預測

      劉家敏; 李聰睿; 周志浩; 李升 南京工程學院電力工程學院; 江蘇南京211167

      關(guān)鍵詞:小波分析 布谷鳥算法 支持向量機 風電功率 組合預測 

      摘要:為了提高風電場輸出功率的預測精度,應用小波分析(WD)和布谷鳥優(yōu)化支持向量機(CS-SVM)算法對風電功率進行超短期預測,對比于通過預測風速間接求得的風電功率更加直接且準確。首先,利用WD與重構(gòu),將風電功率模型分解成近似序列和細節(jié)序列,然后利用CS-SVM算法對每個序列進行預測,得到每個序列的預測結(jié)果,最后把各個序列的預測結(jié)果疊加,形成風電功率的最終預測值。算例計算結(jié)果表明,預測結(jié)果具有較高的精度,與SVM以及其他方法優(yōu)化的SVM預測結(jié)果相比,文中使用的方法預測結(jié)果更加準確,具有較強的優(yōu)越性和實用性。

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