Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，,利用线性回归方法及比值法对风速进行模拟，进而对风速、风功率密度参数进行对比分析，风功率气...
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，, 从而提高风功率预测的准确度。文献[11]首先将风功 率序列分解为一系列不同带宽...
直到找到可以解决问题的最优解，到达期望误差。,而是利用神经网络来拟合出最佳的预 测结果。,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...
同时模型参数的取值将直接影响模型 预测的准确性。,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，,MBE在1.9～6.3 W/m2，模拟值较实...
获取当前最优适应度值的樽海鞘的位置为食物源的位置（）。,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，风功率气象站等：基于...
我国风力发电企业在风速预测方面只能依赖气象部门的预测数据，, 问题，提出了运用P S 0对核极限学习机进行参数优化的PS0-KELM预测方法。,更新频率基本都...
建设过程中的决策提供一定的参考。,风功率预测能够为电网规划设计提供一项重要依据，,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...
这些公开发布的数据只是某个地区的数值，,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，风功率气象站1#测风塔和2#测风塔的MAPE和...
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，,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，,1#测风塔风功率...
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；,但是，这种数学统计模型通常需要设置一定 量的模型参数，风功率气象站湖北省已投产风电...
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