结果表明本文提出的模型收敛速度快，预测精度较高。,最后，根据超短期风电并网的相关规定，针对河南省某风电场的实际数据，,初值的微小变化对于最...
这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,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，,，建立PS0-KELM风功率预测模...
为达到这一要求，风电场必须采取有效的超短期风功率预测。,为调度预留调峰容量提供依据。风功率气象站并与传统极限学习机（extreme learning ma-chine，E...
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。,随机预测风功率的能力较弱。,提出一种利用功率波动预测误差从而修正风功率 预测值...
MBE在−15.5～−10 W/m2，模拟值较实测值偏小，,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，,通过传统神经网络对风功率进行预测。...
确定隐含层节点数目和最大迭代次数。2）选取风电场的历史数据,对应一个数值天气预报NWP风速数据，输出神经元数量为1，,每个时刻对应的风功率为模型的...
按照这种特定的拓扑结构将大量的简单神经元连接起来，,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，,提高超短期风功率预测精度是...
但是不一定只有一个隐含层。理论上，这样的三层结构可以无限逼近求解任意问题。,超限或者波动变化率过大的数据。,基于求解来判断预测未来天气状况...
均达到极显著水平，可用参考塔资料对缺测值进行插补。2）无论是线性回归法还是比值法，,但是，这些方法大多参数设置复杂，泛化能力较弱，,建设过程...
各子模态预测结果的变化， 会影响最终预测结果的准确性。,但是不一定只有一个隐含层。理论上，这样的三层结构可以无限逼近求解任意问题。,等：基于...
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