【摘 要】
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风电功率预测的准确性对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。为提高预测准确度,弥补现有组合预测方法中单项预测方法在各预测点的加权系数恒定等不足,提出基于诱导有序加
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60574018)
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风电功率预测的准确性对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。为提高预测准确度,弥补现有组合预测方法中单项预测方法在各预测点的加权系数恒定等不足,提出基于诱导有序加权平均算子(IOWA)的风电功率最优组合预测。该方法按照各单项预测方法在不同时刻预测准确度的高低进行有序赋权,实现各种方法的优缺点互补,降低预测结果对某一方法的依赖性,提高预测准确度。基于IOWA算子的组合预测方法,建立相应的确定权系数的优化模型。应用新颖的布谷鸟搜索算法对所提模型进行求解,并同标准粒子群算法及遗传算法进行对比。仿真结果表明,该方法能有效提高组合预测准确度,且计算时间短。
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