《表3 不同风场的预测指标对比》

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《一种核极限学习机分位数回归模型及风电功率区间预测》

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为了验证本文提出的KELM-QR模型的普适性，选用另外一个风场进行仿真验证。风场1的数据时间分辨率为15 min，风场2的数据时间分辨率为10 min。从表3可看出，KELM-QR模型对2个风场的预测结果指标波动不大，而且各种置信概率下2个风场的PICP指标都能大于要求的CI，PW指标也较小，证实了该方法具有较好普适性。