【摘 要】
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风电功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于最优权系数的风电功率短期预测组合方法，该方法将ARIMA时间序列、BP神经网络、RBF神经网络和支持
【机 构】
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国网湖南省电力公司电力科学研究院,国网江苏省电力公司徐州供电公司,新能源微电网湖北省协同创新中心三峡大学,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑项目(2013BAA02B01);国家自然科学基金(51207113)~~
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风电功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于最优权系数的风电功率短期预测组合方法，该方法将ARIMA时间序列、BP神经网络、RBF神经网络和支持向量回归机这4种单一预测模型进行综合，并根据预测误差信息矩阵，以误差平方和最小为原则得到组合预测模型中的最优权系数，以此构成组合预测模型，该模型能够有效地综合各单一预测模型的优势，降低预测风险。仿真实例表明：所提组合预测模型预测精度高，能够方便快速地确定最优权重系数值，降低预测误差。
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