基于因果正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法

摘要： 隨著風(fēng)電并網(wǎng)比例的逐年提高，電力系統(tǒng)對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性提出了更高要求。對(duì)于同一風(fēng)電場(chǎng)而言，為了避免不同特征選擇方法所選擇的風(fēng)電場(chǎng)特征子集不同，從因果關(guān)系的角度出發(fā)，提出了一種基于因果正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法。首先將極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme lear... （共10頁）