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基于SVM的短期风电功率预测
文献摘要：
该文针对风电功率的强非线性、大波动性特点,提出一种支持向量机(SVM)短期风电功率预测方法,并给出了具体的建模过程和流程.最后选用国内某风电场的实际运行数据进行验证,并与传统的BP神经网络算法进行了对比,结果表明:该文提出的风电功率预测方法能更好地跟踪风电功率的变化,而且该预测模型的预测精度更高,能更好地提供风电功率预测数据.
文献关键词：
支持向量机;短期风电功率预测;建模
中图分类号：
作者姓名：
魏超
作者机构：
国能东北新能源发展有限公司,辽宁 沈阳 110000
文献出处：
引用格式：
[1]魏超-.基于SVM的短期风电功率预测)[J].中国新技术新产品,2022(20):76-79
A类：
B类：
短期风电功率预测,强非线性,大波动,波动性,风电场,实际运行,运行数据,神经网络算法,供风,预测数据
AB值：
0.141038
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