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卷积185 2020
2020年国际能源、环境和生物工程会议 |
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文章号 | 0105 | |
页数 | 10 | |
段内 | 能源工程和电源系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202018501051 | |
在线发布 | 2020年9月01日 |
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18501051(2020年)
超短时预测风电站输出技术基于变异模式分解和粒子群优化最小平方向量机
一号电子信息工程学院同济大学,上海20800,中国
2电厂研究院甘肃电厂
*对应作者 :821140020@qq.com
betway手机投注风力正在可持续发展背景下快速发展,一系列问题,如风力减压和电力减压逐步出现。电流输出预测已成为当前研究热点之一本文建议风电厂输出超短时预测技术,基础为变形模分解和粒子群优化最小平方向量机变式模分解法分解风电厂多级历史输出数据同时,它探索各种分解方法的影响,如EMD分解预测精度并使用最小方位支持矢量机基于粒子群优化算法预测性估计对各级数据分别计算,以获取更准确预测效果,与传统预测算法相比预测精度有一定提高
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