预测误差降逾四成
多算法优化与自适应选择联合驱动，为大规模并网风电提供高精度、强泛化的超短期功率预测。
蔺倾程 · Cai, Huiling · Liu, Hanwei · 李雪峰 · Xiao, Hui
Energy 2024
自适应选择策略让每个子序列自动采用精度更高的预测方法，比无选择策略的模型均方根误差又降低约20%。
采用改进鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机和正弦余弦搜索-麻雀搜索算法优化的混合核极限学习机两种优秀预测方法，同时提升预测精度与效率。
在三个公开数据集上验证，证明模型具有更高的预测精度、更强的泛化能力和鲁棒性。