【摘 要】
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针对风电场输出功率表征的周期性及随机、间隙、非平稳特性,提出一种小波变换(Wavelet Transform,WT)和径向基神经网络(RBFNN)相结合的风功率预测方法,并引入平均温度、相对
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51867007)
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针对风电场输出功率表征的周期性及随机、间隙、非平稳特性,提出一种小波变换(Wavelet Transform,WT)和径向基神经网络(RBFNN)相结合的风功率预测方法,并引入平均温度、相对湿度及降雨量等气象因素预测未来一段时间的风电功率输出。小波分解能有效地表征风电场输出功率时间序列的局部特征;人工智能方法可以捕捉到风力发电中的非线性特性。引入气象因素的WT和RBF神经网络预测方法能有效地提高预测准确度。以平均绝对误差和均方根误差为预测评价指标,与RBF神经网络方法相比,提出的小波变换和RBF神经网络预
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