基于相空间重构小波神经网络的短期风速预测

发布时间：2017-07-30 17:26

  本文关键词：基于相空间重构小波神经网络的短期风速预测

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【摘要】：风速具有高度非线性和非平稳性,难以精确预测。对此,利用神经网络逼近非线性函数的能力,结合小波变换多尺度特性,使风速在一定频域尺度上表现出准平稳性,建立了风速的小波神经网络预测模型。为了解决神经网络输入的随意性,以相空间重构理论确定最佳延迟时间和最小嵌入维数,重构风速时间序列,以重构后的时间序列作为模型的输入量对网络进行训练。仿真结果表明,所提基于相空间重构小波神经网络风速预测的准确性能得到了提高。
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 相空间重构 小波神经网络 短期风速预测
【分类号】：TK81
【正文快照】： 1引言风速预测对于新能源利用尤其对风力发电系统具有重要意义,是目前国内外学者研究的热点。由于风速具有高度非线性和非平稳性,加大了风速预测的难度,尚没有统一的预测方法。目前关于风速的预测方法分线性和非线性两类:线性预测有卡尔曼滤波法[1]、时间序列法[2-3],非线性

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本文编号：595367