基于BP神经网络与WRF模式的风电功率预测系统设计与应用

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当前,作为一种储量丰富成本低廉的清洁能源,风能日益受到了世界各国的关注。然而风能资源本身固有的随机性、间歇性和不可控性等特点,又极大的制约着风力发电的大规模开发和利用。在分析和总结国内外相关风电功率预报多种实践案例的基础上,贴合本地化的风电功率预报特点,设计和实现了一套基于BP神经网络和WRF模式的可交互视图的预报与分析工具,力求对风电输出功率及时准确的预测能改善电网接纳风电能力,缓解大容量的风电给当地区域电网的稳定运行带来严峻的挑战方面。本文在论述风电功率预测系统的设计和实现过程中,总结分析了国内
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现代企业,无论哪行哪业竞争都是异常激烈。技术财力是衡量一个公司的重要指标,但不是唯一指标,时间也是。能够合理掌控生产时间,对于企业来说是节省资金、提高生产效率最有效的途径。学界将企业对生产时间和流程的掌握称之为项目进度管理。一个能合理安排项目进度,确保项目在规定时间,甚至提前于规定时间完成,都能大大提高企业的竞争力。项目进度管理涉及到各种方法,例如甘特图、关键路径法等。本文以章丘丰源机械有限公司为
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