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基于GA-LSSVM与ARIMA组合的短期风电功率预测 被引量:1

Prediction of Short-term Wind Power Based on Combination of GA-LSSVM and ARIMA
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摘要 阐述DBSCAN方法对风电场实测数据进行预处理,剔除异常数据,建立一种GA-LSSVM与ARIMA加权组合后得到的短期风功率预测模型,从而获得风功率预测的结果,算例验证方法的有效性。 This paper describes the DBSCAN method to preprocess the measured data of wind farms,eliminate the abnormal data,and establish a short-term wind power prediction model based on the weighted combination of GA-LSSVM and ARIMA,so as to obtain the results of wind power prediction.An example verifies the effectiveness of the method.
作者 张璐 杨培宏 刘景霞 ZHANG Lu;YANG Peihong;LIU Jingxia(School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology,Key Laboratory of Photothermal and Wind Power Generation in Inner Mongolia Autonomous Region,Inner Mongolia 014010,China)
出处 《电子技术(上海)》 2022年第10期115-117,共3页 Electronic Technology
基金 内蒙古自治区自然科学基金(2020LH05019)。
关键词 仿真模拟 算例验证 风功率预测 simulation example validation wind power prediction
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