基于改进熵权法的风电功率组合预测方法-

《基于改进熵权法的风电功率组合预测方法》是一篇探讨如何提高风电功率预测精度的研究性文章。文章针对传统单一预测模型在风电功率预测中存在精度不足的问题，提出了一种结合改进熵权法的组合预测方法。该方法通过引入改进的熵权法对多个预测模型的输出结果进行加权融合，从而提升整体预测效果。

文章首先介绍了风电功率预测的重要性，指出准确的预测对于电网调度、能源管理以及可再生能源的高效利用具有重要意义。随后，详细阐述了熵权法的基本原理，并分析了其在传统应用中的局限性。在此基础上，作者提出了改进的熵权法，通过优化信息熵的计算方式，使得权重分配更加合理，能够更好地反映不同预测模型的贡献度。

在方法实现方面，文章采用多种预测模型作为基础，如支持向量机、神经网络和时间序列分析等，并利用改进后的熵权法对各模型的预测结果进行加权组合。实验部分通过实际风电数据进行验证，结果显示，该组合预测方法相比单一模型显著提高了预测精度，有效降低了误差。

此外，文章还讨论了该方法在实际应用中的可行性与稳定性，表明其在复杂多变的风电环境下仍能保持较高的预测性能。研究结果为风电功率预测提供了新的思路，也为可再生能源领域的智能化发展提供了理论支持和技术参考。