考虑爬坡特征量的海上风电短期分区功率预测

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摘 要：考虑复杂海洋工况，提出一种考虑爬坡特征量的分区预测混合模型。首先，采用改进的bump事件检测技术对功率波动时段进行识别与划分；其次，综合考虑不同典型气象日的功率波动特征，对气象数据进行分类；最后，计及风电功率波动性的基础上提出一种混合预测模型，在功率非连续波动段采用一种LightGBM决策树与长短期记忆神经网络（LSTM）的点预测组合模型，在功率连续波动时段采用随机森林（RF）与LSTM的区间预测组合模型，并获得较好的预测效果。（剩余20109字）

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