【摘 要】
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将风电场理论功率和实际功率之差作为弃风电量的时间序列，利用其混沌性对其进行相空间重构，采用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）参数，获取弃风电量预测模型（ABC-
【机 构】
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新疆大学电气工程学院; 厦门大学航空航天学院; 中船重工海为(新疆)新能源有限公司;
【基金项目】
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自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2018E02072)
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将风电场理论功率和实际功率之差作为弃风电量的时间序列，利用其混沌性对其进行相空间重构，采用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）参数，获取弃风电量预测模型（ABC-LSSVM）。首先，将弃风电量数据进行归一化处理，减小数据上下限之间的差距，提高预测模型的泛化能力；然后，将弃风电量时间序列进行相空间重构建立数据模型；最后，把数据模型带入预测模型中完成预测。本文以新疆达坂城某风电场数据为例，对基于人工蜂群算法的最小二乘支持向量机进行了仿真，结果表明，此方法能很好的预测出弃风电量的变化趋势，对弃风规划有一定的指导意义。
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