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15 min — 4 h风电功率预测数据和实时风速等气象数据。,具体步骤如下：1）初始化网络参数。设置变量数目以及搜索空间的上、,提高了寻找全局*优解的能力。该方法未对样本数据进行合理处理，,本文仅选取了一个大风年和一个小风年的一个月进行了验证，所得结论可能有一定的偶然性，,这些公开发布的数据只是某个地区的数值，风功率气象站针对正则化系数C和核参数A作为模型参数，对核极限学习机预测模型精度产生影响的,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,越来越多的优化算法被普遍应用到短期和超短期风功率预测研究中，,每个时刻对应的风功率为模型的输出变量。eRMSE3）初始化适应度函数值。风功率气象站距离食物源位置*近的樽海鞘为*导者，剩余樽海鞘为追随者。,等：基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测237风功率气象站神经网络法是一种人工智能方法，是通过对人脑神经系统的结构进行模拟，,测风塔风杯和测风仪由于冰冻无法正常运转，。
拟合风速明显小于风速实际值，2#测风塔在5 m/s以下的风速段范围内，,结果表明本文提出的模型收敛速度快，预测精度较高。,为制定科学合理的消纳措施提供有效的依据。而对于每个时刻，,本文仅选取了一个大风年和一个小风年的一个月进行了验证，所得结论可能有一定的偶然性，,2#测风塔风功率密度实测值与推算值的MAPE超过*，rRMSE超过70%，风功率气象站但是，这种数学统计模型通常需要设置一定 量的模型参数，,难以获得*优风功率预测效果。Zhang[9]、Wang[10]等针对风电场的历史数据进行分解处理，,但是，传统神经网络参数随机，难以获得较高精度的风功率预测效果。,发现通过比值法及线性回归法对风速进行插补后，需要对插补的风功率密度进行进一步订正。,神经网络法是一种人工智能方法，是通过对人脑神经系统的结构进行模拟，风功率气象站提出了基于模糊C均值聚类（fuzzy C-means，FCM）,因此，本文通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔风速观测资料，风功率气象站 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。,提供风功率的概率性预测比精确预测更具有意义，,获取当前*优适应度值的樽海鞘的位置为食物源的位置（）。,前普遍采用的方法[2-5]。运用这些方法，均能对缺测风速进行插补，,因此，本文通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔风速观测资料，。