本文選題：風(fēng)電功率預(yù)測　切入點(diǎn)：改進(jìn)型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《自動(dòng)化儀表》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高風(fēng)電功率的預(yù)測精度,在分析其主要影響因素的基礎(chǔ)上,針對(duì)T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、計(jì)算量大等缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電功率預(yù)測模型。首先采用橢圓基函數(shù)作為隸屬函數(shù),擴(kuò)展其接收域;其次利用模糊C-均值聚類確定其中心值;然后引入慣性項(xiàng)加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度;最后分別對(duì)四季短期風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地提高了短期風(fēng)電功率的預(yù)測精度,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of wind power, based on the analysis of its main influencing factors, the T-S fuzzy neural network has the disadvantages of slow convergence speed and large computational load. An improved T-S fuzzy neural network wind power prediction model is proposed. Firstly, elliptic basis function is used as membership function to extend its receiving domain, and then fuzzy C-means clustering is used to determine its central value. Then the inertia term is introduced to speed up the convergence of the network. Finally, the short-term wind power of the four seasons is forecasted. The simulation results show that the improved T-S fuzzy neural network can effectively improve the prediction accuracy of the short-term wind power. It has certain practical value.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;新型傳感器與智能控制教育部與山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;太原理工大學(xué)電氣與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(編號(hào):51277127)
【分類號(hào)】：TM614;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1577963