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摘要
为解决不同气象波动过程中风速和功率的映射关系存在差异性的问题，以及提高预测模型精度和鲁棒性，提出了一种基于波动过程划分模型的双目标预测方法。首先，考虑不同季节波动过程划分阈值的选取对预测精度的影响，改进了波动过程划分模型；其次，将预测系统的均方根误差和训练误差标准差分别作为预测模型精度和鲁棒性的优化目标，利用改进的多目标黏菌算法优化极限学习机参数，选取可以同时满足预测精度和鲁棒性的Pareto前沿解；最后，通过试验验证了所提方法能有效提高功率预测的精确度和鲁棒性，表明所构建的预测模型具有优越的性能。
