【摘 要】
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提出一种基于混沌高斯局部吸引点量子粒子群（CGAQPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的短期风电功率预测模型。首先,混沌算法初始化粒子种群,提高初始粒子在搜寻空间遍历性,将局
【机 构】
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安徽工程大学电气工程学院,上海大学机电工程与自动化学院
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提出一种基于混沌高斯局部吸引点量子粒子群（CGAQPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的短期风电功率预测模型。首先,混沌算法初始化粒子种群,提高初始粒子在搜寻空间遍历性,将局部吸引点改进为高斯分布局部吸引点,增强粒子全局搜索能力,从而得到混沌高斯局部吸引点量子粒子群优化算法。对基于不同类型核函数（Linear、POLY、Sigmoid及RBF）进行比较,选择RBF核函数来构建LSSVM风电预测模型。最后,以安徽某风电场实测风电、温度及湿度的历史数据作为CGAQPSO-LSSVM（RBF）模型的训练
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