本文基于极限学习机构建了一种简易模型以直接输出风电功率概率区间。同时，为优化模型训练过程中输出区间的性能，本文基于对数据集区间带偏差信息的分析构建了一种新的优化准则，并采用量子细菌觅食优化算法以获取问题的最优解，提高模型泛化能力。对比分析两个风电场在不同置信水平和不同优化准则下的概率预测结果，仿真表明本文模型具有更高的可靠性和更窄的区间带宽，可为风电并网安全稳定运行提供决策支持。
混沌时间序列 概率区间预测 极限学习机 量子细菌觅食优化