本文關(guān)鍵詞：基于模糊粗糙集與改進(jìn)聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)　出處：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2014年19期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)電場(chǎng) 風(fēng)速預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊粗糙集 屬性約簡(jiǎn) 改進(jìn)聚類 加權(quán)歐氏距離

【摘要】：提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度是保障風(fēng)電場(chǎng)和電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的有效手段。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用,并取得了不錯(cuò)的效果,而網(wǎng)絡(luò)的輸入變量與訓(xùn)練樣本對(duì)其預(yù)測(cè)性能有著重要影響。基于此,提出一種基于模糊粗糙集與改進(jìn)聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法。采用模糊粗糙集對(duì)影響風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速的多種因素進(jìn)行了屬性約簡(jiǎn),得到優(yōu)化了的模型輸入及各屬性對(duì)風(fēng)速的重要性;采用基于屬性重要性的加權(quán)歐氏距離對(duì)傳統(tǒng)聚類進(jìn)行改進(jìn),建立了各聚類預(yù)測(cè)模型,并提取相似性較高的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練各類預(yù)測(cè)模型,對(duì)訓(xùn)練樣本實(shí)現(xiàn)了優(yōu)選;根據(jù)當(dāng)前屬性值選擇匹配的模型對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)。以華北地區(qū)某風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法能在較少的模型輸入下有效地提高預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51277075) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(E2012502047) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(12ZX19)~~
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： 0引言風(fēng)能具有高隨機(jī)性與波動(dòng)性,導(dǎo)致大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后可能會(huì)出現(xiàn)電壓和頻率發(fā)生偏差、電壓波動(dòng)、甚至脫網(wǎng)等現(xiàn)象[1]。對(duì)風(fēng)電輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),可以為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)和優(yōu)質(zhì)運(yùn)行提供重要支持[2-3]。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法可以劃分為物理方法與統(tǒng)計(jì)方法兩大類。其中,物理方

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 孫虹;龔雪;;一種基于Rough集和RBF網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法[J];安徽建筑工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

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