风电功率预测

有效避免了隐含层个数过多带来的过拟合问题，,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,但是，训练集中涵盖了多个未经处理的风电异常数据，影响预测精度的提高。,求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，风功率气象站通过线性回归、比值法等方法对测风塔缺测数据进行插补是目,建立基于深度学习神经网络和数值天气预报的预测方法基本思路为：,一类是基于风速组成时间序列数据通过对未来风 速进行预测，风功率气象站误差较小，但是推算风速对应风功率密度与实测值差异较,二者对神经网络参数进行优化，免去复杂的网络设置过程，,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”之分，,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,风功率气象站图1为三层BP神经网络结构图，表示的BP神经网络具有d个输入信号，,针对正则化系数C和核参数A作为模型参数，对核极限学习机预测模型精度产生影响的,一类是基于风速组成时间序列数据通过对未来风 速进行预测，,针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题，。
经过验证，插补的平均风速拟合效果较好，但是涉及风功率密度的拟合效果评估方面的研究较少。,因此，本文通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔风速观测资料，,通过线性回归、比值法等方法对测风塔缺测数据进行插补是目,每个时刻对应的风功率为模型的输出变量。eRMSE3）初始化适应度函数值。,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；风功率气象站避免极限学习机的过拟合现象，并提高其泛化能力。,越来越多的优化算法被普遍应用到短期和超短期风功率预测研究中，,同时模型参数的取值将直接影响模型 预测的准确性。,支持向量机、模糊逻辑法等[M]。风功率气象站但是，这种数学统计模型通常需要设置一定 量的模型参数，,1#测风塔风功率密度实测值与推算值的MAPE超过150%，rRMSE超过90%，风功率气象站并更新每一个樽海鞘对应的适应度值。6）用样本的训练集对模型进行训练。,通过线性回归、比值法等方法对测风塔缺测数据进行插补是目,通过传统神经网络对风功率进行预测。,“小风年”小风频率较大，插补风速对应的风功率密度较实测值偏大。。