【摘 要】
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针对小水电机组出力预测问题,提出一种基于改进灰狼算法优化自适应相似日选取的小水电预测方法。首先根据小水电的出力规律采用阴历来划分负荷数据,考虑到各因素影响小水电出
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,国网湖北送变电工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603212)
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针对小水电机组出力预测问题,提出一种基于改进灰狼算法优化自适应相似日选取的小水电预测方法。首先根据小水电的出力规律采用阴历来划分负荷数据,考虑到各因素影响小水电出力的程度是变化的,采用自适应相似日选取方法,并引入改进的灰狼算法来优化各影响因子权重。将筛选出来的相似日样本输入径向基函数(radial basis function,RBF)、反向传播(back propagation,BP)网络这两种单一模型分别进行小水电机组出力预测,并将两个模型的预测结果输入经灰狼算法优化的广义回归神经网络进行非线性组合预
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