【摘 要】
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风力具有很强的间歇性和波动性,导致风电负荷预测困难,主要表现在预测计算速度慢,可预测的未来时间短,预测精度不高。为了解决这些预测困难,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的
【机 构】
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上海交通大学电气信息与电气工程学院,南京航空航天大学自动化学院
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风力具有很强的间歇性和波动性,导致风电负荷预测困难,主要表现在预测计算速度慢,可预测的未来时间短,预测精度不高。为了解决这些预测困难,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用在超短期风电负荷预测中。最小二乘支持向量机通过改进算法,简化了计算的复杂性,使计算速度明显增快,也进一步提高了预测的精度。用实际数据进行仿真,实验结果表明,基于LS-SVM的方法可以进一步提高超短期风电负荷预测的精度,加快计算和预测的速度,与其他方法相比预测精度和运算速度都有优势,用于超短期风电负荷预测是有效可行的。
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