【摘 要】
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针对风电功率序列非线性、非平稳性特点，提出一种变分模态分解（VMD）-加权排列熵（WPE）和麻雀算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的混合风电功率预测模型。首先，采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量，再采用WPE技术将各分量重组成若干个复杂度差异较大的子序列。然后，利用启发式SSA算法对ELM的参数进行优化，建立风电功率预测优化模型。最后，采用西北某风电场实际数据对所提模型进行验证。结
【基金项目】
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国家自然科学基金（52067020）；
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针对风电功率序列非线性、非平稳性特点，提出一种变分模态分解（VMD）-加权排列熵（WPE）和麻雀算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的混合风电功率预测模型。首先，采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量，再采用WPE技术将各分量重组成若干个复杂度差异较大的子序列。然后，利用启发式SSA算法对ELM的参数进行优化，建立风电功率预测优化模型。最后，采用西北某风电场实际数据对所提模型进行验证。结果表明，与其他模型相比，所提模型提高了预测性能。
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