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基于主成分分析与前向反馈传播神经网络的风电场输出功率预测

发布时间:2017-10-28 00:11

  本文关键词:基于主成分分析与前向反馈传播神经网络的风电场输出功率预测


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【摘要】:为了解决单一的传统预测方法在风电场输出功率预测中存在的问题,提出了基于主成分前向反馈神经网络的预测方法。首先采用K-S方法对样本进行选取;然后用主成分分析法提取样本有效信息,求解出主成分,构建神经网络模型进行输出功率预测。结果表明,主成分分析后的神经网络模型消除了输入因子的相关性并简化了网络结构,使网络加速收敛。实例验证,与单一的神经网络模型相比,预测精度有所提高,为风电场输出功率预测提供了一种有效的方法。
【作者单位】: 沈阳工业大学电气工程学院;
【关键词】风电场 功率预测 主成分分析 BP神经网络
【分类号】:TM614
【正文快照】: 0引言随着全球可再生能源的不断发展,风能作为一种高效清洁的能源正受到越来越多国家的高度重视,成为继石油燃料之后的核心能源。大力发展并网型风电,是我国缓解能源供需矛盾,减轻环境污染,调节能源结构,转变经济增长方式的重要战略举措。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺

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本文编号:1105794

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