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徐敏; 袁建洲; 刘四新; 常俊甫;
南昌大学信息工程学院;
江西省安福县供电公司;
河南省禹州市电力工业公司;
支持向量机; 风电功率预测; 改进粒子群优化算法; 精度;
机译:基于神经网络的预测区间的短期负荷和风电功率预测
机译:基于小波变换和ARIMA的短期风电功率预测
机译:使用极限学习机的具有多个观测点的短期风电功率预测的先进方法
机译:使用基于贝叶斯学习算法的基于相似日神经网络的短期风电功率预测
机译:加利福尼亚中部沿海地区风电功率预测的WRF模型性能。
机译:碳粒子团稳定结构Cn生成的改进粒子群优化算法(n = 3–6,10)
机译:基于短期风电功率预测的风电池微电网仿真
机译:改进统计风电功率预测方法的开发与测试
机译:基于改进粒子群优化算法的混合储能系统容量规划方法
机译:基于风电功率预测的电池储能电站能量管理方法
机译:基于时间序列和神经网络的风电功率预测方法
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