【摘 要】
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将风电场理论功率和实际功率之差作为弃风电量的时间序列,利用其混沌性对其进行相空间重构,采用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,获取弃风电量预测模
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,厦门大学航空航天学院,中船重工海为（新疆）新能源有限公司
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2018E02072)
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将风电场理论功率和实际功率之差作为弃风电量的时间序列,利用其混沌性对其进行相空间重构,采用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,获取弃风电量预测模型(ABC-LSSVM)。首先,将弃风电量数据进行归一化处理,减小数据上下限之间的差距,提高预测模型的泛化能力;然后,将弃风电量时间序列进行相空间重构建立数据模型;最后,把数据模型带入预测模型中完成预测。本文以新疆达坂城某风电场数据为例,对基于人工蜂群算法的最小二乘支持向量机进行了仿真,结果表明,此方法能很好的预测出弃风电量的变化趋势
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