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基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究
被引量：
3
1
作者
陈庆鸿
邢林华
+2 位作者
肖建华
孟安波
王星华
《广东电力》
2013年第1期19-22,共4页
提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神...
提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力,同时取得了良好的预测效果。
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关键词
BP神经网络
贝叶斯神经网络
风电场功率预报
泛化能力
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题名
基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究
被引量：
3
1
作者
陈庆鸿
邢林华
肖建华
孟安波
王星华
机构
广东电网公司揭阳供电局
广东工业大学
华南理工大学
出处
《广东电力》
2013年第1期19-22,共4页
基金
广东省绿色能源技术重点实验室资助项目(2008A060301002)
广东省电网公司科技项目(K-GD2012-450)
文摘
提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力,同时取得了良好的预测效果。
关键词
BP神经网络
贝叶斯神经网络
风电场功率预报
泛化能力
Keywords
BP neural network
Byes neural network
wind power plant power prediction
generalization
分类号
TM74 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
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被引量
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1
基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究
陈庆鸿
邢林华
肖建华
孟安波
王星华
《广东电力》
2013
3
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