【摘 要】
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风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51308426)
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风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型插补缺失的风数据,使用综合学习粒子群算法（CLPSO）优化影响LSSVM模型性能的参数,从而形成了CLPSO-LSSVM插补模型。为了进行对比,另外使用了风切变指数模型（WSC）、自回归滑动平均模型（ARMA）、自适应神经模糊推理系统模型（ANFIS）,对测试数据和风数据缺失部分进行插补。仿真结果表明：CLPSO-
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