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基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究
被引量：
4
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作者
孙佳
王淳
胡蕾
《水电能源科学》
北大核心
2015年第4期203-205,163,共4页
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合...
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。
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关键词
风力发电量
预测
改进的
灰色模型
BP神经网络模型
改进的优选组合预测
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职称材料
题名
基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究
被引量：
4
1
作者
孙佳
王淳
胡蕾
机构
南昌大学信息工程学院
国网江西省电力科学研究院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2015年第4期203-205,163,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51167012)
江西省教育厅科技计划项目(GJJ14269
+1 种基金
GJJ14165)
江西省博士后科研择优资助项目(2014KY26)
文摘
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。
关键词
风力发电量
预测
改进的
灰色模型
BP神经网络模型
改进的优选组合预测
Keywords
wind power generation forecasting
improved grey model
BP neural network
improved optimized combination prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究
孙佳
王淳
胡蕾
《水电能源科学》
北大核心
2015
4
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