基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的风电功率实时预测研究

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文章针对风电功率预测的精度问题,提出了一种基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的神经网络预测模型。通过建立灰色缓冲算子,消除数据中的冲击扰动,还原其本身的特性;对缓冲之后的数据进行训练,建立人工神经网络进行滚动预测;利用卡尔曼滤波器对预测结果进行二次修正,消除预测结果中的奇异点。仿真结果表明,与传统的预测方法相比,该模型可有效地提高预测精度。
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