【摘 要】
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为了提高风电场发电功率的预测精度,提出一种基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算法的风电场功率组合预测模型;该方法通过误差信息矩阵法筛选
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,新疆金风科技股份有限公司
【基金项目】
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北京市科技计划项目(D17110300430000);河北省教育厅重点科研项目(ZD2018217)
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为了提高风电场发电功率的预测精度,提出一种基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算法的风电场功率组合预测模型;该方法通过误差信息矩阵法筛选出优选模型进行组合,消除了冗余模型对预测精度的影响;结合华北某风电场历史功率数据及该地区的数值天气预报数据建立了风电场短期功率预测模型,以误差平方和最小值为准则,对未来48 h的风电场发电功率进行预测。结果表明:经优选后的组合预测模型降低了预测误差,提高了预测精度,缩短了预测时间。
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