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基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型 被引量:4
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作者 乔梁 张露 +3 位作者 许懿 梁伟 孙露 卢继平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期114-121,共8页
为了提高风电功率短期预测精度,将最大-最小贴近度和诱导有序加权算子相结合,提出了一种新的组合模型。根据诱导有序加权算子的不同,可形成不同的组合模型,即IOWA组合模型、IOWHA组合模型和IOWGA组合模型。由于预测期的实际值未知,各单... 为了提高风电功率短期预测精度,将最大-最小贴近度和诱导有序加权算子相结合,提出了一种新的组合模型。根据诱导有序加权算子的不同,可形成不同的组合模型,即IOWA组合模型、IOWHA组合模型和IOWGA组合模型。由于预测期的实际值未知,各单项预测模型的诱导值无法提前预知,不能直接利用该方法进行预测。利用各单项模型建立不同组合模型,选择精度较高的组合模型,用其预测值代替实际值计算诱导值,可以解决预测期诱导值的计算问题。两个不同风电场的仿真结果表明:IOWGA组合模型比某些单项模型和其他组合模型的预测精度还低,预测效果并未得到改善;IOWA组合模型和IOWHA组合模型的各项误差指标都小于单项模型和其他组合模型,预测精度都得到提高,但IOWHA组合模型的各项预测评价指标都最好,预测精度更高,将它的预测值作为风电功率最终预测值,能提高风电功率预测精度。 展开更多
关键词 风电功率 最大-最小贴近度 IOWA组合模型 IOWHA组合模型 iowga组合模型
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