【摘 要】
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针对如何提高风力发电功率预测的准确率，研究设计了一种基于改进乌鸦搜索算法（ICSA）优化支持向量机（SVM）的风电功率预测模型。在乌鸦搜索算法的基础上引入高斯变异算子和差分变异策略，提出改进型乌鸦搜索算法，并将之与支持向量机相结合，搭建ICSA-SVM风电功率预测模型。使用该模型，所得预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等指标的值分别为4.42%、3.56%和5.22%。结果表明
【基金项目】
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天津市自然科学基金（19JCZDJC32100）； 河北省自然科学基金（E2018202282）项目资助；
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针对如何提高风力发电功率预测的准确率，研究设计了一种基于改进乌鸦搜索算法（ICSA）优化支持向量机（SVM）的风电功率预测模型。在乌鸦搜索算法的基础上引入高斯变异算子和差分变异策略，提出改进型乌鸦搜索算法，并将之与支持向量机相结合，搭建ICSA-SVM风电功率预测模型。使用该模型，所得预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等指标的值分别为4.42%、3.56%和5.22%。结果表明ICSA-SVM模型可实现参数优化，并有效提升了预测精度。研究成果可服务于含风能的电力系统日前调度，对推广清洁能源、实现碳达峰和碳中和具有重要意义。
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