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摘要
为了提高风电功率预测的准确性，基于信号分解、优化算法和误差修正，提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解（ICEEMDAN）和样本熵原理，对原始功率序列进行分解和重构，得到更适合提取特征的新序列。然后，建立包含Poly核函数、RBF核函数的组合核极限学习机（CKELM）对新的序列进行初步预测，并利用融合了Tent混沌映射、动态惯性权重和自适应t变异策略的改进混沌麻雀搜索算法（ICSSA）对其参数进行优化，提升CKELM预测性能。最后将时间卷积网络（TCN）与高效通道注意力机制（ECA）组合搭建为TCCA模型，对初步预测结果进行修正。以中国云南省某风电场的数据为例进行多组实验，结果表明该模型针对风电功率具有较高的预测精度。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
