本文選題：風電功率 + 預測�。� 參考：《電力系統(tǒng)保護與控制》2015年19期

【摘要】：提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來24 h風電功率直接預測方法。為克服傳統(tǒng)聚類算法局部尋優(yōu)的缺陷,基于模糊C-均值聚類算法,提出了一種將遺傳算法、模擬退火算法和模式識別技術(shù)相結(jié)合的模糊聚類算法�；谀筹L電場的實測數(shù)據(jù),采用所提出的模糊聚類算法和幾種常用方法分別確定徑向基函數(shù)的中心,并采用最小二乘法解決權(quán)值學習問題。預測結(jié)果表明了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風電功率預測方法能夠有效提高預測精度,且證明了所提出的模糊聚類算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:A direct wind power prediction method based on RBF neural network is proposed for 24 h wind power in the future.In order to overcome the defect of local optimization in traditional clustering algorithm, a fuzzy clustering algorithm combining genetic algorithm, simulated annealing algorithm and pattern recognition technique is proposed based on fuzzy C-means clustering algorithm.Based on the measured data of a wind farm, the proposed fuzzy clustering algorithm and several common methods are used to determine the center of radial basis function, and the least square method is used to solve the weight learning problem.The prediction results show that the wind power prediction method based on RBF neural network can effectively improve the prediction accuracy and prove the superiority of the proposed fuzzy clustering algorithm.
【作者單位】： 西南交通大學電氣工程學院;
【分類號】：TM614;TP183

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