【摘 要】
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文章基于集成学习思想对风电机组的运行工况进行辨识，进而完成功率预测。首先采用模糊C均值聚类法进行工况辨识，再建立基于SVM的子学习器模型。在主学习器模型的选择上，考虑运行工况对主学习器的影响，提出了一种基于改进的SVM主学习器模型，将样本到聚类中心的距离加入主学习器模型中。实验结果表明，文章所提出的基于集成学习思想的风电功率预测方法，更加符合工程的实际情况，预测精度高，适用于风电功率的预测。
【基金项目】
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滁州学院校级科研启动基金资助项目（2022qd040）； 安徽省高校优秀拔尖人才培育项目（gxgwfx2020062）；
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文章基于集成学习思想对风电机组的运行工况进行辨识，进而完成功率预测。首先采用模糊C均值聚类法进行工况辨识，再建立基于SVM的子学习器模型。在主学习器模型的选择上，考虑运行工况对主学习器的影响，提出了一种基于改进的SVM主学习器模型，将样本到聚类中心的距离加入主学习器模型中。实验结果表明，文章所提出的基于集成学习思想的风电功率预测方法，更加符合工程的实际情况，预测精度高，适用于风电功率的预测。
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