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基于ANFIS的超短期风电出力预测模型及仿真
被引量：
5
1
作者
高骞
程霄
+1 位作者
沙宇恒
于海波
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020年第1期29-33,共5页
针对短期风电出力预测精度不足的问题,在分析目前各基本预测方法的基础上,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的短期风电出力组合优化方法.结合模糊C均值算法来调整系统前进参数和结论参数,提高系统参数寻优的效率.结果表明,该方法能...
针对短期风电出力预测精度不足的问题,在分析目前各基本预测方法的基础上,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的短期风电出力组合优化方法.结合模糊C均值算法来调整系统前进参数和结论参数,提高系统参数寻优的效率.结果表明,该方法能够很好地处理非线性组合规划问题,从而有利于风电消纳.所提方法能够很好地克服单一方法在风电出力预测精度上的不足,更好地满足风电实际运行环境下的精度要求.
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关键词
风电
短期
模糊C均值算法
非线性组合
功率预测
参数寻优
误差分析
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职称材料
题名
基于ANFIS的超短期风电出力预测模型及仿真
被引量：
5
1
作者
高骞
程霄
沙宇恒
于海波
机构
国网江苏省电力
有限公司
发展策划
部
北京国电通网络技术有限公司规划与计划业务管理事业部
国家电网
公司
发展策划
部
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020年第1期29-33,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51677067)
国家电网公司科技项目(J2017129)
文摘
针对短期风电出力预测精度不足的问题,在分析目前各基本预测方法的基础上,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的短期风电出力组合优化方法.结合模糊C均值算法来调整系统前进参数和结论参数,提高系统参数寻优的效率.结果表明,该方法能够很好地处理非线性组合规划问题,从而有利于风电消纳.所提方法能够很好地克服单一方法在风电出力预测精度上的不足,更好地满足风电实际运行环境下的精度要求.
关键词
风电
短期
模糊C均值算法
非线性组合
功率预测
参数寻优
误差分析
Keywords
wind power
short-term
fuzzy C-means algorithm
nonlinear combination
power prediction
parameter optimization
error analysis
分类号
TM343 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ANFIS的超短期风电出力预测模型及仿真
高骞
程霄
沙宇恒
于海波
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020
5
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