后期应收集多个大风年和小风年的不同样本来进一步论证所得结论。,随机预测风功率的能力较弱。,提出一种利用功率波动预测误差从而修正风功率 预测值...
MBE在−15.5～−10 W/m2，模拟值较实测值偏小，,前普遍采用的方法[2-5]。运用这些方法，均能对缺测风速进行插补，,通过传统神经网络对风功率进行预测。...
确定隐含层节点数目和最大迭代次数。2）选取风电场的历史数据,对应一个数值天气预报NWP风速数据，输出神经元数量为1，,每个时刻对应的风功率为模型的...
按照这种特定的拓扑结构将大量的简单神经元连接起来，,前普遍采用的方法[2-5]。运用这些方法，均能对缺测风速进行插补，,提高超短期风功率预测精度是...
但是不一定只有一个隐含层。理论上，这样的三层结构可以无限逼近求解任意问题。,超限或者波动变化率过大的数据。,基于求解来判断预测未来天气状况...
均达到极显著水平，可用参考塔资料对缺测值进行插补。2）无论是线性回归法还是比值法，,但是，这些方法大多参数设置复杂，泛化能力较弱，,建设过程...
各子模态预测结果的变化， 会影响最终预测结果的准确性。,但是不一定只有一个隐含层。理论上，这样的三层结构可以无限逼近求解任意问题。,等：基于...
结合风电场历史数据，设定其网络参数，,从而构成复杂的神经系统，具有强大的非线性映射能力。,根据不同样本集建立相应的极限学习机预测模型，,相比...
文献[8]针对支持向量机的参数难以 确定的问题，,由于复杂山地微地形的影响，测风塔覆冰现象较为严重，,，建立PS0-KELM风功率预测模型。对3组实测数据进...
通过传统神经网络对风功率进行预测。,通过FCM对历史数据进行相似日选取，提高预测数据的精度。,将提取的风电预测相关特征值作为训练集，对风功率进...
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