【摘 要】
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风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义。针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(11302123),上海市浦江人才计划项目资助(15PJ1402500).
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风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义。针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将粒子群优化算法(PSO)应用于ELM中,提出了一种基于粒子群优化极限学习机的风功率预测方法。该方法首先将数值天气预报信息(NWP)数据进行数据预处理,并构建出训练样本集,随后建立ELM模型,利用粒子群算法优化ELM中的输入权值和阈值,从而建立起基于NWP和PSO-ELM风功率预测模型。对华东地区3个不同装机容量的风场NWP数据进
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