【摘 要】
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随着风力发电规模的增大，风电的集中接入所引起的较大功率波动将对电网带来较大的冲击，严重时影响到接入电网的安全与稳定运行。准确预测风速可有效减少这种不利影响，已成为风力发电领域研究的热点和难点。本文以风速为研究对象，通过分析短时风速时间序列的时间相关性、非平稳性、非线性和混沌特性，给出了基于小波过程神经网络的短期风速预测模型，重点研究了具有过程神经元的空间加权聚合运算、小波的时间分解累积运算的风速预
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随着风力发电规模的增大，风电的集中接入所引起的较大功率波动将对电网带来较大的冲击，严重时影响到接入电网的安全与稳定运行。准确预测风速可有效减少这种不利影响，已成为风力发电领域研究的热点和难点。本文以风速为研究对象，通过分析短时风速时间序列的时间相关性、非平稳性、非线性和混沌特性，给出了基于小波过程神经网络的短期风速预测模型，重点研究了具有过程神经元的空间加权聚合运算、小波的时间分解累积运算的风速预测算法并仿真实现，获得了较为满意的效果。本文主要研究工作如下：1.分析风速时间序列数据具
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