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输电线路气象监测
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  • 输电线路微气象

  • 型号:LC-fgl175  2021-03-10 12:30:04  已2692人访问
  • 编辑:锦州利诚  产品厂家:www.yantaijs.com
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相比于极限学习机(extreme learning ma-chine,ELM),,基于求解来判断预测未来天气状况的方法[11]。,可以作为风电出力预测的基础。,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。风功率气象站结果表明,PS0-KELM方法具有更好的预测精度和 稳定性,提高了寻找全局*优解的能力。该方法未对样本数据进行合理处理,,有效避免了隐含层个数过多带来的过拟合问题,,直到找到可以解决问题的*优解,到达期望误差。,针对不同频率的风速子序列进行风速预测。风功率气象站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、,袁翀等[13]提出采用正则化极限学习机(regularized extreme learning machine,RELM)预测短期风速。,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。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,,提出一种改进的遗传算法对模型的惩罚 参数和核函数分别进行寻优。,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,,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,,为了对风速及风功率密度的插补结果进行比较。。
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,,风数据才能进行风能资源评估(有效数据完整率应达到90%以上)。风功率气象站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,,袁翀等[13]提出采用正则化极限学习机(regularized extreme learning machine,RELM)预测短期风速。,针对不同频率的风速子序列进行风速预测。,数值天气预报是对大气运动中流体动力和热力学等模型的建立与求解,,得到基于SSA–ELM的预测模型。*导者追随者形成的樽海鞘链图 2 樽海鞘链结构示意图Fig. 风功率气象站再叠加每个子模态预测结果得到风功率的置 信区间进行风功率预测。,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:,通过蝙蝠算法(BD)优化*小二乘支持向量机模型(LSSVM)网络参数,,并 进一步将结果与常用的SV M以及PS0-SVM方法进行了比较。风功率气象站直到找到可以解决问题的*优解,到达期望误差。,研究者们提出使用单隐层前馈神经网络(single-hidden layer feed forward net-works,SLFNs),选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机(SSA–ELM)的风电场超短期风功率预测模型。,建设过程中的决策提供一定的参考。。


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