【摘 要】
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间歇性与不确定性是风力发电的固有特性,在风力发电迅速发展的背景下风电功率预测的重要性日渐凸显。为了减少单一模型在个别预测点误差较大的情况,提高整体预测方法的预测精
【基金项目】
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国家自然科学基金（51377011）
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间歇性与不确定性是风力发电的固有特性,在风力发电迅速发展的背景下风电功率预测的重要性日渐凸显。为了减少单一模型在个别预测点误差较大的情况,提高整体预测方法的预测精度及相对误差率,本文采用反向传播（BP）神经网络以及支持向量机（SVM）两种基本模型进行组合,并引入粒子群（PSO）以及交叉验证（CV）算法来优化模型中的参数。结合主成分分析法（PCA）对原始数据进行预处理,在不降低预测精度的前提下,对原数据进行降维处理从而提高运算效率。使用模型分别对未来5天进行预测,结果表明组合预测模型的标准平均误差（NMAE
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