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基于IBBDE-SVM的短期风电功率预测

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提出一种基于改进骨架微分进化算法(IBBDE)优化支持向量机(SVM)的短期风电功率预测方法.采用IBBDE算法可有效解决SVM模型学习参数选择难的问题.以西藏格尔木地区五子湖风电场为算例进行发电功率预测,结果表明所提方法具有较高的预测精度.

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来源
《水力发电》 |2021年第6期|109-111|共3页
作者
龚雪娇; 唐波; 朱瑞金;
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作者单位

西藏农牧学院电气工程学院西藏林芝 860000;

西藏农牧学院电气工程学院西藏林芝 860000;

西藏农牧学院电气工程学院西藏林芝 860000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
风电功率预测; 支持向量机; 骨架微分进化; 学习参数;

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