基于组合模型的风功率预测

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能源是21世纪最宝贵的资源,解决能源危机需要开发新能源,而风能具有可再生性、绿色无污染、开发利用容易等特性,因此得到了快速的发展,同时由于具有随机性、波动性、不可控性,因此非常需要对风能进行预测、监控。通过对风速、风功率进行预测,利于调度优化常规机组发电,降低运营成本,从而提高风电的竞争力。本文的主要目的是采用BP神经网络、小波神经网络、支持向量机三种模型相结合的方式进行风功率预测,以提高风功率预测的精度。首先探索使用神经网络的方法应用于风功率预测。BP神经网络可以充分逼近任意复杂的
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微波功率计作为微波测量领域中最基本、最重要的微波测试仪器之一,被广泛应用于移动通信、广播电视、航天通信等领域。随着USB总线和微波测量技术的不断进步,尤其是虚拟仪器技术在测试测量领域的不断发展,为本课题的研究工作提供了现实依据。鉴于当前国内市场上微波功率测量仪器多以GPIB接口为主,体积庞大、接口复杂、传输速率低等不利于微波场外测试的特点,本文根据微波功率测量仪器的最新发展方向,遵循尽量减少硬件资
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