基于因果正則化極限學習機的風電功率短期預測方法

摘要： 隨著風電并網(wǎng)比例的逐年提高，電力系統(tǒng)對風電功率預測的準確性和穩(wěn)定性提出了更高要求。對于同一風電場而言，為了避免不同特征選擇方法所選擇的風電場特征子集不同，從因果關系的角度出發(fā)，提出了一種基于因果正則化極限學習機(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的風電功率短期預測方法。首先將極限學習機(extreme lear... （共10頁）