以提高模型的准确度。文献 [10]利用Bootstrap法对预测功率进行进一步的修正,,对应一个数值天气预报NWP风速数据，输出神经元数量为1，,超限或者波动变化率...
问题，提出了运用P S 0对核极限学习机进行参数优化的PS0-KELM预测方法。,一类是基于数学统计模型的方法，常用的有人工 神经网络法、,超限或者波动变化率...
目前，风功率的预测方法主要可以分为以下两大 类,发现通过比值法及线性回归法对风速进行插补后，需要对插补的风功率密度进行进一步订正。,数值天气...
根据不同样本集建立相应的极限学习机预测模型，,在对原始 风速信号进行预处理的基础上提出一种改进的短期风 速预测模型，,RELM在求解最小二乘误差的...
这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,建立樽海鞘群算法优化极限学习机的超短期风功率预测模型；风功率气象站下界，根据式（15）确定一个...
为调度预留调峰容量提供依据。,该方法针对不同数据序列的突出特征要求较高，预测过程繁琐。,最后将特征输出。而深度学习中风功率气象站我国风力发...
但是，传统神经网络参数随机，难以获得较高精度的风功率预测效果。,因为风的随机性，风速的年际变率非常大[6]，有“大风年”“小风年”“平均年”之...
结果表明本文提出的模型收敛速度快，预测精度较高。,最后，根据超短期风电并网的相关规定，针对河南省某风电场的实际数据，,初值的微小变化对于最...
这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,神经网络法是一种人工智能方法，是通过对人脑神经系统的结构进行模拟，,，建立PS0-KELM风功率预测模...
为达到这一要求，风电场必须采取有效的超短期风功率预测。,为调度预留调峰容量提供依据。风功率气象站并与传统极限学习机（extreme learning ma-chine，E...
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