【摘 要】
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风力发电作为一种高效清洁能源,有广阔的应用前景,进行准确的风功率预测对风电场和电力系统的运行具有重要意义。由于风功率具有非线性、非平稳性以及随机性等特点,对风功率进行准确预测变得十分困难。为提高超短期风功率预测精度,提出了一种基于奇异谱分析和深度置信网络的混合预测模型,可以相当程度上解决深度置信网络对非线性、非平稳性的原始风功率序列预测性能不佳的问题。对比分析结果显示,该模型的预测精度优于典型的风功率预测模型,在超短期风功率预测方面表现出良好的预测准确性及泛化能力。
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风力发电作为一种高效清洁能源,有广阔的应用前景,进行准确的风功率预测对风电场和电力系统的运行具有重要意义。由于风功率具有非线性、非平稳性以及随机性等特点,对风功率进行准确预测变得十分困难。为提高超短期风功率预测精度,提出了一种基于奇异谱分析和深度置信网络的混合预测模型,可以相当程度上解决深度置信网络对非线性、非平稳性的原始风功率序列预测性能不佳的问题。对比分析结果显示,该模型的预测精度优于典型的风功率预测模型,在超短期风功率预测方面表现出良好的预测准确性及泛化能力。
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