發(fā)布時間：2017-08-29 09:13

  本文關(guān)鍵詞：混合小波包與縱橫交叉算法的風電預測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

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【摘要】：針對常規(guī)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)、泛化能力不足等缺點,提出一種混合小波包變換和縱橫交叉算法(CSO)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風電預測新方法。該混合方法首先利用小波包變換將風電功率時間序列分解成多個不同頻率的子序列,然后采用CSO優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CSO-ENN)對各分量進行提前24 h預測,最后疊加各子序列的預測值,得出實際預測結(jié)果。在實例分析中,利用某風電場實際運行數(shù)據(jù)進行仿真驗證。結(jié)果表明:新模型的預測精度明顯優(yōu)于其他混合方法和風電場提供的日前預測結(jié)果。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 縱橫交叉算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波包變換 風電預測
【基金】：廣東省自然科學基金(S2013040013776;S2012040007911) 廣東省教育廳育苗工程項目(2013LYM_0019)
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言近年來,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

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本文編號：752477