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基于DBO-SVM的风力发电功率短期预测
1
作者
徐思文
李卓函
韩
滟
赢
《现代工业经济和信息化》
2024年第9期210-212,共3页
大规模风力发电随机性较大,接入电网时造成负荷波动以及系统稳定性降低。对此提出基于蜣螂优化算法优化向量机模型的风力发电功率短期预测模型。利用DBO-SVM模型根据风向,温度,气压和湿度等因素完成对于风力发电功率的短期预测。
关键词
蜣螂优化算法
向量机
风力发电
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职称材料
题名
基于DBO-SVM的风力发电功率短期预测
1
作者
徐思文
李卓函
韩
滟
赢
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《现代工业经济和信息化》
2024年第9期210-212,共3页
文摘
大规模风力发电随机性较大,接入电网时造成负荷波动以及系统稳定性降低。对此提出基于蜣螂优化算法优化向量机模型的风力发电功率短期预测模型。利用DBO-SVM模型根据风向,温度,气压和湿度等因素完成对于风力发电功率的短期预测。
关键词
蜣螂优化算法
向量机
风力发电
Keywords
Dung Beetle Optimization Algorithm
vector machine
wind power generation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM614 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DBO-SVM的风力发电功率短期预测
徐思文
李卓函
韩
滟
赢
《现代工业经济和信息化》
2024
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