基于CGKELM的風(fēng)功率預(yù)測研究

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摘 要：風(fēng)功率預(yù)測在不同應(yīng)用場景中發(fā)揮著越來越重要的作用，從時間尺度上可分為超短期、短期和中長期的風(fēng)功率預(yù)測?；诙唐陲L(fēng)功率預(yù)測對訓(xùn)練時間和預(yù)測精度均有較高要求，提出了一種利用共軛梯度（cconjugate gradient，Cg）法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機（kernel extreme learning machine，KELM）的方法，即利用共軛梯度核極限學(xué)習(xí)機（CGKELM）方法來預(yù)測風(fēng)功率，在保證預(yù)測精度的前提下，進(jìn)一步縮短KELM的訓(xùn)練時間。（剩余8282字）