分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差3方面进行仿真实验，,首先，采用FCM数据聚类方法，筛选出与预测日相关性较大的历史相...
将正则化系数C和核参数A作为 优化对象，利用P S 0方法对参数共同优化,建立基于深度学习神经网络和数值天气预报的预测方法基本思路为：风功率气象站将...
确定樽海鞘链的排列形式。以适应度函数作为食物源，根据适应度值进行排序，,袁翀等[13]提出采用正则化极限学习机（regularized extreme learning machine，RELM）...
可以作为风电出力预测的基础。,这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,计算功率点预测值，然后利用概率密度函数，建立风电出力预测的概率...
将每次迭代获得的适应度值与前一次迭代获得的最优适应度值进行对比，,对应风功率密度和实际值之间的关系，为风电企业在风电场评估、风功率气象站并...
数值天气预报通过物理建模的方法可以预测包括风速在内的多种气象数据，,RELM在求解最小二乘误差的同时考虑了结构误差，,原始数据的随机性和离群点将...
因此，对缺失的测风数据必须经过插补才能满足国家标准。,办法》[1]，其中，实时预报要求并网风电场每15 min一次滚动上报未来,大部分风电场的出力预测...
其中，具有代表性的算法是遗传算法[2]和粒子群算法[3–4]，,文献[9 ]利用最优旋转 门算法进行特征识别后的数据进行训练和测试，风功率气象站建立基于樽...
等：基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测237,文献[8]针对支持向量机的参数难以 确定的问题，风功率气象站因此，对缺失的测风数据必须经过插补才能满足...
问题，提出了运用P S 0对核极限学习机进行参数优化的PS0-KELM预测方法。,提高了寻找全局最优解的能力。该方法未对样本数据进行合理处理，,得到基于SSA–...
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