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基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法
被引：66
作者：
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杨苹
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机构: 广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院
杨曦
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机构: 广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院
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[1] 广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院
来源：
关键词：
风力发电;
功率预测;
时间段聚类;
支持向量机;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM614 [风能发电];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免了局部最优。利用国内某风电场数据进行对比实验,证明了所述方法的有效性。
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