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上传时间: 2021-01-13
详细说明：为了降低大规模风电接入对电网造成的潜在威胁，提出基于核函数切换机制的混沌时间序列预测新方法，以进一步提高短期风电功率预测性能。首先，结合互信息法和虚假邻近点法实现原始风电功率序列的相空间重构，通过递归图和最大Lyapunov指数验证了风电功率是来自含确定性和随机性的混沌系统，说明了混沌预测方法的可行性。其次，给出了使用核函数进行混沌时间序列预测的实现方法，结合训练样本分析了该方法优于传统预测方法，并结合训练结果提出了使用支持向量机（SVM）训练最优核函数的切换机制，进一步提高了预测精度。最后，以美国BPA数据为实例，通过预测误差指标的对比分析，说明了含切换机制的核函数预测法可有效地实现风电功率短期预测，同时也证明了该方法可较好地提高风电预测性能。
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