本文關(guān)鍵詞：基于WPD-MAIWO-NN的短期風速多步預測方法

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【摘要】：提出了一種由小波包分解、多智能體入侵雜草算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡組成的混合預測方法,用于提高短期風速預測的準確性。利用小波包分解將風速時間序列分解成多個不同頻率的子序列,然后利用多智能體入侵雜草算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡對每個子序列進行預測,最后疊加各子序列的預測值,得出實際預測結(jié)果。以廣東某風電場2014年1月的實測小時風速數(shù)據(jù)為例,使用提出的混合模型進行風速預測。仿真結(jié)果表明,與未經(jīng)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡相比,該文方法在進行風速直接多步預測時具有更好的整體誤差指標。
【作者單位】： 廣州地鐵集團有限公司運營事業(yè)總部;廣東工業(yè)大學;
【基金】：廣東省自然科學基金(S2013040013776;S2012040007911)
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風電作為目前使用技術(shù)最成熟且增長速度最快的清潔能源,受到世界各國的重視,在電網(wǎng)中的滲透率不斷上升。由于風電出力固有的波動性和間歇性,給電網(wǎng)帶來的沖擊嚴重影響電能質(zhì)量和供電可靠性,成為制約大規(guī)模風電并網(wǎng)的最大瓶頸。對風電場輸出功率進行預測,可為電網(wǎng)安排發(fā)電

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 文漢云;;硫化氫燃燒的神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制及其仿真[J];自動化與儀器儀表;2006年01期

2 張U，

本文編號：1158508