基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测

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DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1314 文章编号：0254-0096（2023）03-0204-08

摘 要：为解决由于风电预测中出现的波动性和随机性造成风电功率预测精确度不高的问题，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）、Tent混沌映射、随机游走的麻雀搜索优化算法（sparrow search algorithm，SSA）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machines，LSSVM）的组合模型。（剩余14474字）