本文關(guān)鍵詞：風(fēng)電場風(fēng)速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測中存在的問題,提出一種基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速組合預(yù)測模型。該模型為單輸出的3層前饋網(wǎng)絡(luò),將3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果與預(yù)測結(jié)果平均值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,將實際風(fēng)速值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出,使學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)具有預(yù)測能力。該模型能降低單一模型的預(yù)測風(fēng)險,提高預(yù)測精度。仿真結(jié)果表明,所提出的組合預(yù)測模型的精度高于其中任一單一模型,也高于傳統(tǒng)的線性組合預(yù)測模型。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)速預(yù)測 組合預(yù)測模型 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(50907020)
【分類號】：TM614;TM743
【正文快照】： 隨著近年來風(fēng)力發(fā)電規(guī)模的不斷擴(kuò)大,風(fēng)電場并網(wǎng)給電力系統(tǒng)運行帶來了一些問題,其中很重要的問題就是對電力系統(tǒng)調(diào)度的影響,風(fēng)速預(yù)測對電力系統(tǒng)的功率平衡和經(jīng)濟(jì)調(diào)度有著非常重要的意義。風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測誤差不僅與預(yù)測方法有關(guān),而且與預(yù)測周期以及預(yù)測地點的風(fēng)速特性有關(guān)。一

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本文編號：324032