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为提高风电功率的预测精度,研究了一种模糊信息粒化和支持向量机（SVM）结合的风电功率预测方法。提取功率原始数据,对其进行模糊信息粒化,将粒化后的数据利用SVM方法进行回归预测,得到风电功率的预测数据。将预测结果和单一的SVM预测结果进行对比,仿真结果表明,该方法提高了预测精度。
基于模糊信息粒化的风电功率预测
【摘 要】
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为提高风电功率的预测精度,研究了一种模糊信息粒化和支持向量机（SVM）结合的风电功率预测方法。提取功率原始数据,对其进行模糊信息粒化,将粒化后的数据利用SVM方法进行回归预
【机 构】
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上海电机学院电气学院
【出 处】
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上海电机学院学报
【发表日期】
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2016年3期
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新项目资助(13YZ140);上海市教育委员会重点学科资助(J51901)
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