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参考文献
基于风电场运行特性的风电功率预测及应用分析——倪巡天
资源简介
由于自然风具有一定的随机性、不确定性与波动性#xff0c;这将会使风电场的功率预测受到一定程度的影响#xff0c;它们之间…微❤关注“电气仔推送”获得资料专享优惠
参考文献
基于风电场运行特性的风电功率预测及应用分析——倪巡天
资源简介
由于自然风具有一定的随机性、不确定性与波动性这将会使风电场的功率预测受到一定程度的影响它们之间也是存在着一些内在联系。通过最近的的历史气候情况来做出相应的预测对自然风的风速、风力等特点加以分析以此找到合适的预测模型对未来的预测结果有了一定的预测时间从而较好的实现了对预测模型的评估。 神经网络由于收敛时间较长容易形成局部最小值陷入局部最优难以得到全局最优解。基于上述的种种缺点在实际工作中例如在线功率预测时它将受到限制。为得到全局最优、确定最佳权值和阈值本文采用粒子群算法对其进行优化。即通过PSO 算法进行BP 算法的权值和阈值计算得到一个比较理想的初始值该初始值能够保证BP 在预测中迅速达到全局最优解从而改进了传统BP 神经网络的不足。 根据粒子群算法的特性有效的将其应用到短期风电风速预测中对功率预测进行优化即利用PSO 算法对BP 神经网络进行优化优化其BP 算法的连接权值和阈值并将优化后的PSO-BP 神经网络模型用于短期风速预测。预测算法流程如图所示。 输出结果
