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王小星

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：西安理工大学更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇风电
  • 1篇风电场
  • 1篇PSO
  • 1篇PSO-LS...
  • 1篇LSSVM

机构

  • 1篇西安理工大学

作者

  • 1篇余健明
  • 1篇倪峰
  • 1篇马小津
  • 1篇王小星

传媒

  • 1篇西安理工大学...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进PSO-LSSVM的风电场短期功率预测被引量：9
2013年
风速和风电场功率预测是风电场稳定运行及系统调度的重要保障,LSSVM在保持SVM的基础上,可以降低计算复杂性,加快求解速度,为风速及功率预测提供了一个新的研究方向。本研究将最小二乘支持向量机(LSSVM)用于风电场短期风速及风电场功率预测,提出了基于LSSVM的风电场短期风速及功率预测模型,同时建立改进粒子群模型对LSSVM进行参数优化,以内蒙古某风电场实测数据为例进行验证,实例验证表明,改进的PSO-LSSVM模型的预测效果最优。
余健明马小津倪峰王小星
关键词：风电场
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