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基于原子分解和交互式模糊满意度的风功率区间预测方法.pdf

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本发明公开了一种基于原子分解和交互式模糊满意度的风功率区间预测方法,本发明用改进原子稀疏分解方法将原始风功率序列分解成一系列的子序列;对每个子序列进行样本熵计算,然后根据每个子序列的样本熵将子序列重组成随机分量、循环分量和趋势分量;针对每个分量通过核极限学习机建立预测模型,同时考虑风功率区间的覆盖率、平均带宽和带宽偏差,建立了一种基于交互式模糊满意度的风功率区间目标函数;并且使用教与学算法进行寻优,预测得到最优风功率概率区间。本发明解决了传统风功率预测方法不能反映预测结果不确定性的问题。