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摘 要: 為提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,減少風(fēng)電對(duì)電網(wǎng)的負(fù)面影響,將傳統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptivenetwork-based fuzzy inference system,ANFIS)與蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)和模式搜索(patternsearch,PS)算法相結(jié)合,提出一種超短期風(fēng)電功率日內(nèi)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法。(剩余1969字)
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SFLA-PS-ANFIS 超短期風(fēng)電功率日內(nèi)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法
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