【摘 要】
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本文将短期负荷预测中的相似性原理引入到风速预测中，提出了一种基于相似日聚类的径向基神经网络预测方法。该方法先对历史日的风速数据进行聚类分析，建立与预测时刻前24小时变
【机 构】
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大连理工大学电气系,辽宁,大连 116024
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会
论文部分内容阅读
本文将短期负荷预测中的相似性原理引入到风速预测中，提出了一种基于相似日聚类的径向基神经网络预测方法。该方法先对历史日的风速数据进行聚类分析，建立与预测时刻前24小时变化相似的风速序列样本集，再训练径向基神经网络进行预测。本文所提方法适合于提前1小时预测风电场单一风速值的场合。从某风电场实际预测结果来看，该方法较目前常用的BP神经网络方法预测精度更高，计算更快，适合于在线预测的场合。
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