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基于脊波神经网络的短期风电功率预测
被引量：
40
1
作者
茆美琴
周松林
苏建徽
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期70-74,共5页
对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼...
对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值。仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高。
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关键词
风电功率预测
脊波神经网络
非点状奇异性
功率曲线
泛化性能
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题名
基于脊波神经网络的短期风电功率预测
被引量：
40
1
作者
茆美琴
周松林
苏建徽
机构
合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期70-74,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219708)~~
文摘
对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值。仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高。
关键词
风电功率预测
脊波神经网络
非点状奇异性
功率曲线
泛化性能
Keywords
wind power forecast
ridgelet neural network
non-point-like singularity
power curve
generalization performance
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脊波神经网络的短期风电功率预测
茆美琴
周松林
苏建徽
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011
40
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