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針對風機出力的隨機性、波動性和不確定性，提出了一種基于解析模態(tài)分解（AMD）和改進布谷鳥優(yōu)化支持向量機（ICSA-SVM）參數(shù)的超短期風電功率組合預測方法。首先，利用解析模態(tài)分解將風功率序列分解為不同頻率范圍的分量，減小不同頻率范圍問的相互影響。然后針對各序列特點，采用改進布谷鳥方法分別尋找各自支持向量機的懲罰因子參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，以提高單個模型的預測精度。最后對預測結(jié)果進行疊加和誤差分析。仿真算例表明，所提出的方法可以很好地跟蹤風電功率的變化，有效地提高風電功率預測精度。
風電功率
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