【摘 要】
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风电场功率预测算法是风电场功率预测的核心部分。本文在研究支持向量机学习特点的基础上建立了基于支持向量机的风电机组功率短期预测模型。通过分析风电机组功率特性曲线特
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风电场功率预测算法是风电场功率预测的核心部分。本文在研究支持向量机学习特点的基础上建立了基于支持向量机的风电机组功率短期预测模型。通过分析风电机组功率特性曲线特点对已建模型进行改进,提出了支持向量机分段混合模型。为了研究模型参数对精度的影响,提出将复合循环法用于网格搜索法之后的小范围寻参。使用代表风机法预测短期风电场功率并构造两种训练样本对预测精度进行比较。应用我国北方某风电场实测数据验证表明:分段混合模型使原有模型精度提高4.76%并且该算法具有较强的鲁棒性;代表风机法预测提前1-6小时的风电场功率平均误差为12.55%。
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