【摘 要】
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根据风电功率序列的随机性和非平稳性的特点,提出一种基于预测误差校正的宽度学习(BLS)短期风电功率预测方法.建立BLS对风功率序列进行初步预测,得到预测结果和训练误差.针对
【机 构】
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上海电机学院电气学院,上海201306
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根据风电功率序列的随机性和非平稳性的特点,提出一种基于预测误差校正的宽度学习(BLS)短期风电功率预测方法.建立BLS对风功率序列进行初步预测,得到预测结果和训练误差.针对训练误差的非平稳性对误差序列进行变分模态分解(VMD),并通过麻雀算法优化宽度学习(SSA-BLS)模型进行误差预测,将误差的预测结果与BLS风功率预测结果相加得到最终的风功率预测结果.最后,通过沿海某风电场的实测风电功率数据进行仿真验证.结果表明,该模型能够显著提高预测的准确性.
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