【摘 要】
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受大气湍流影响,滨海地区风能的随机性与波动性更为明显。为提高滨海风电场风速的预测精度,文章针对传统深度信念网络易陷入局部最优以及训练时间过长等问题,提出改进的深度
【机 构】
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石家庄铁道大学,天津市市政工程设计研究院,天津天诚智慧能源科技有限公司
【基金项目】
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天津市科技计划项目(19YFZGQY00040),河北省分布式能源应用创新中心资助项目(SG20182050)
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受大气湍流影响,滨海地区风能的随机性与波动性更为明显。为提高滨海风电场风速的预测精度,文章针对传统深度信念网络易陷入局部最优以及训练时间过长等问题,提出改进的深度信念网络模型(SA-ALS-DBN)来预测风速。该方法首先采用模拟退火算法对DBN的初始参数进行优化,而后引入自适应学习步长算法缩短了训练DBN所需要的时间。实验结果表明,相比其他方法,SA-ALS-DBN方法提高了预测精度,缩小了预测误差,对于滨海地区风速预测具有更高的可行性和有效性。
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