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摘要
提出一种基于混沌鸡群优化和极限学习机(CCSO-ELM)的风电功率区间预测模型。首先,针对传统优化算法种群多样性低、易陷入局部极值的缺点,采用混沌理论改进鸡群算法可提高算法的寻优性能和效率。然后,针对传统代价函数未体现区间外点的偏离程度的问题,提出考虑区间外点相对偏差的评价指标。最后,以新评价指标作为适应度函数,以CCSO优化ELM的输出层权值,采用上下限估计的方法直接输出预测区间。通过实例进行仿真验证,结果表明所提方法在保证区间覆盖率的前提下,可有效降低平均带宽、提高区间预测质量。
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单位电气学院; 河海大学
