| 基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测 |
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| 引用本文： | 陈祖成,王硕禾,赵绍策,刘治聪,王刚.基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2020,33(1). |
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| 作者姓名： | 陈祖成 王硕禾 赵绍策 刘治聪 王刚 |
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| 作者单位： | 石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043;天津市市政工程设计研究院,天津300380;石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043;河北省分布式能源应用技术创新中心,河北石家庄050043;石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043 |
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| 基金项目： | 国家科技攻关计划;河北省分布能源应用技术创新中心资助项目 |
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| 摘 要： | 风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。
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| 关 键 词： | 风电场功率预测 遗传算法 小波-SVM 信息熵 |
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