基于CEEMDAN-GDA-LSSVM的风电功率短期预测方法研究.docxVIP

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2025-07-22 发布于北京
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基于CEEMDAN-GDA-LSSVM的风电功率短期预测方法研究

一、引言

随着风力发电的普及和发展，风电功率的准确预测变得日益重要。这不仅可以为电网调度提供有效的参考，还能减少因风力波动而带来的损失。传统的风电功率预测方法由于复杂性和环境变化的影响，常常面临较大的预测误差。因此，开发一种新型的、具有更高预测精度的风电功率短期预测方法成为了一个研究热点。本文旨在提出一种基于CEEMDAN（CompleteEnsembleEmpiricalModeDecompositionwithAdaptiveNoise）、GDA（GradientDescentAlgorithm）和LSSV