【摘 要】
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风电已在电力系统中得到了有效利用,因此,弃风电量的准确预测对于电网的安全、经济运行至关重要。文章提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和t分布自适应变异布谷鸟算法(AC
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,特变电工新疆新能源股份有限公司,中船重工海为（新疆）新能源有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51667021),新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2018E02072)
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风电已在电力系统中得到了有效利用,因此,弃风电量的准确预测对于电网的安全、经济运行至关重要。文章提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和t分布自适应变异布谷鸟算法(ACS)优化改进极限学习机(SELM)的弃风电量组合预测方法(EEMD-ACS-SELM)。该方法先采用集合经验模态分解,将原始弃风电量序列分解为一系列不同频率的分量,基于模糊熵理论计算各分量的熵值,并将熵值相似序列重构为新的子序列。然后,将新序列分别建立改进极限学习机预测模型,利用ACS优化算法对SELM算法的输入权值和阈值进行优化。最后
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