典型文献
基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法
文献摘要：
为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出一种基于混合算法优化支持向量机的风电功率短期预测方法.采用探索性数据分析对原始风速数据进行预处理,提高风速数据的质量;采用混沌映射、莱维飞行策略和粒子群算法提升蚁狮算法的性能;应用经混合算法优化的支持向量机模型对风电功率进行预测.实验结果表明:相较于新型的风电功率预测模型,该方法输出的结果预测误差更低,表现出对于风电功率更好的预测能力.
文献关键词：
风电功率预测;混合算法;蚁狮算法;莱维飞行策略;混沌映射
中图分类号：
作者姓名：
焦业峰;王艳;纪志成
作者机构：
江南大学教育部物联网技术应用工程中心,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]焦业峰;王艳;纪志成-.基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法)[J].系统仿真学报,2022(12):2535-2545
A类：
B类：
BLP,ALO,风电功率短期预测,波动范围,混合算法,算法优化,优化支持向量机,探索性数据分析,风速数据,混沌映射,莱维飞行策略,粒子群算法,蚁狮算法,支持向量机模型,风电功率预测,功率预测模型,预测误差,预测能力
AB值：
0.232188
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