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發(fā)視頻改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
2017-12-29 |
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資料介紹
準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和風(fēng)電功率對(duì)做好風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行維護(hù)、合理安排開停機(jī)計(jì)劃以及確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。提出了基于小波包分解和改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法并給出了具體應(yīng)用步驟。首先利用小波包分解理論對(duì)經(jīng)過初步處理的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行分解處理，根據(jù)相關(guān)性剔除隨機(jī)數(shù)據(jù)，保留最優(yōu)分解樹；隨后提出帶擾動(dòng)的PSO訓(xùn)練算法用以提高Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，并解決PSO算法易陷入局部最優(yōu)解的問題；最后利用不同結(jié)構(gòu)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找最優(yōu)分解樹不同頻段下的風(fēng)速規(guī)律進(jìn)而獲得風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果。南方某風(fēng)電場(chǎng)算例表明該方法具有更高的預(yù)測(cè)精度，能夠正確反映風(fēng)速和風(fēng)電功率規(guī)律。
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