發(fā)布時間：2018-05-23 15:22

  本文選題：風速預測 + Adaboost�。� 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2012年09期

【摘要】：進行較準確的風速預測對含大規(guī)模風電場的電力系統(tǒng)進行經(jīng)濟調(diào)度具有重要意義。針對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、時間序列法、卡爾曼濾波法等算法在短期風速預測上精度不高的缺陷,引入Adaboost算法對前饋(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行改進,提出了基于Adaboost的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并將該方法應用于短期風速預測。經(jīng)算例分析,該算法在超前1 h和2 h的風速預測精度優(yōu)于其他2種算法,且該算法在高風速段(10 m/s以上)平均絕對百分比誤差低于7.5%,具有較高的工程應用價值。
[Abstract]:Accurate wind speed prediction is of great significance to the economic dispatch of power system with large scale wind farm. Aiming at the shortcomings of the current neural network method, time series method and Kalman filter algorithm in short term wind speed prediction, Adaboost algorithm is introduced to improve the BP neural network algorithm of feedforward propagation, and a BP neural network algorithm based on Adaboost is proposed. The method is applied to short-term wind speed prediction. The numerical examples show that the prediction accuracy of this algorithm is better than that of the other two algorithms in 1 h and 2 h, and the average absolute percentage error of the algorithm is lower than 7.5% in the high wind speed range (> 10 m / s), which has high engineering application value.
【作者單位】： 強電磁工程與新技術(shù)國家重點實驗室(華中科技大學);
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2010CB227206) 國家863高技術(shù)基金項目(2011AA05A101)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1925312