《表2 本文方法与普通方法每月随机抽一天进行预测的误差比较Table 2 Forecasting error comparison of the proposed method and general
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考虑到不同月份的风速特征不同，分别从每月份中选取一天进行预测，结果如表2所示。从两种预测精度的评价指标中可以看出，基于云模型选取相似日进行短期风电功率预测能够有效减小由训练样本数据特征与实际待预测日不一致引起的误差。
| 图表编号 | XD0015487900 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2018.03.25 |
| 作者 | 阎洁、许成志、刘永前、韩爽、李莉 |
| 绘制单位 | 华北电力大学可再生能源学院、新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、能源安全与清洁利用北京市重点实验室(华北电力大学)、华北电力大学可再生能源学院、新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、能源安全与清洁利用北京市重点实验室(华北电力大学)、华北电力大学可再生能源学院、新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、能源安全与清洁利用北京市重点实验室(华北电力大学)、华北电力大学可再生能源学院、新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、能源安全与清洁利用北京市重点实验室(华北电力大学)、华北电 |
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