风功率预测和风速预测

两种方法可以达到插补的要求。,目前，风功率的预测方法主要可以分为以下两大 类风功率气象站但是，这些方法大多参数设置复杂，泛化能力较弱，,建立基于樽海鞘群优化极限学习机的超短期风功率预测模型，,*先，采用FCM数据聚类方法，筛选出与预测日相关性较大的历史相似日，,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,两种方法可以达到插补的要求。风功率气象站将处理后的新数据作为神经网络的输入样本，从而提高预测精度。,逐时平均风速实测值与推算值变化趋势一致且大部分情况下比较接近，,避免极限学习机的过拟合现象，并提高其泛化能力。,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。,计算功率点预测值，然后利用概率密度函数，建立风电出力预测的概率区间，风功率气象站基于上述问题，提出深度学习神经网络。深度学习神经网络从输入开始，,计算功率点预测值，然后利用概率密度函数，建立风电出力预测的概率区间，,同时模型参数的取值将直接影响模型 预测的准确性。,风功率预测能够为电网规划设计提供一项重要依据，,Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，。
利用樽海鞘群算法在迭代过程中不断优化极限学习机的输入权值矩阵及隐含层偏差值，,随机预测风功率的能力较弱。,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风功率气象站在对原始 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，,提出了基于模糊C均值聚类（fuzzy C-means，FCM）风功率气象站更新位置。根据式（15）和（18）对樽海鞘链的*导者和追随者进行位置更新，,*后将特征输出。而深度学习中,大部分风电场的出力预测依托的是第三方开发的各种预测系统，风功率气象站本文仅选取了一个大风年和一个小风年的一个月进行了验证，所得结论可能有一定的偶然性，,Yang等[12]通过对神经网络自身参数的改进优化，,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，,获取当前*优适应度值的樽海鞘的位置为食物源的位置（）。。