【摘 要】
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为有效预测超短期风电功率及其波动范围,提出一种基于模糊信息粒化(FIG)和遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的组合预测模型。通过对风电系统参数进行模糊信息粒化,提取各参数
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572238);江苏省杰出青年基金(BK20160001)
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为有效预测超短期风电功率及其波动范围,提出一种基于模糊信息粒化(FIG)和遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的组合预测模型。通过对风电系统参数进行模糊信息粒化,提取各参数在时序窗口下有效分量信息的最大值、最小值和大致平均值。将各参数有效分量整合作为训练样本,并建立基于遗传算法优化极限学习机的预测模型。采用优化后的预测模型完成对下一个时序下风电功率波动范围的预测。实验结果表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化并预测其波动范围。
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