10.3969/j.issn.1671-5292.2022.06.020
基于改进型集成学习的风电功率预测研究
文章基于集成学习思想对风电机组的运行工况进行辨识,进而完成功率预测.首先采用模糊C均值聚类法进行工况辨识,再建立基于SVM的子学习器模型.在主学习器模型的选择上,考虑运行工况对主学习器的影响,提出了一种基于改进的SVM主学习器模型,将样本到聚类中心的距离加入主学习器模型中.实验结果表明,文章所提出的基于集成学习思想的风电功率预测方法,更加符合工程的实际情况,预测精度高,适用于风电功率的预测.
风电功率预测、支持向量机、工况辨识、集成学习
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TK51(特殊热能及其机械)
滁州学院校级科研启动基金资助项目;安徽省高校优秀拔尖人才培育项目
2022-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
839-844
