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  • 风电功率的预测

  • 型号:LC-fgl231  2021-03-10 12:12:59  已2812人访问
  • 编辑:锦州利诚  产品厂家:www.yantaijs.com
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因此,对缺失的测风数据必须经过插补才能满足*标准。,提出一种利用功率波动预测误差从而修正风功率 预测值的方法,,二者对神经网络参数进行优化,免去复杂的网络设置过程,,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差,风功率气象站对应一个数值天气预报NWP风速数据,输出神经元数量为1,,基于求解来判断预测未来天气状况的方法[11]。,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,,距离食物源位置*近的樽海鞘为*导者,剩余樽海鞘为追随者。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,,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。,通过FCM对历史数据进行相似日选取,提高预测数据的精度。,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,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,,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;。
这些系统中利用的风速数据主要来自气象部门公开发布的数据,,文献[9 ]利用*优旋转 门算法进行特征识别后的数据进行训练和测试,,相比于极限学习机(extreme learning ma-chine,ELM),风功率气象站提出了基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM),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。风功率气象站给出每个时刻风电功率的波动范围。这种做法一方面削弱了点预测的误差,,1#测风塔和2#测风塔的MAPE和rRMSE均在20%左右,MBE在−0.08~0.11 W/m2,达到插补的要求。3),BP网络的拓扑结构一般分为三层:一个输入层,一个输出层,风功率气象站测风塔风杯和测风仪由于冰冻无法正常运转,,支持向量机、模糊逻辑法等[M]。,进而对两测风塔插补风速与原始风速对应的风功率密度进行比较,,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。,将提取的风电预测相关特征值作为训练集,对风功率进行预测。。


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