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为提高风电输出功率预测精度，提出一种基于RBF—BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上，对风速进行预处理。根据相关历史数据，建立RBF—BP组合神经网络短期风电功率预测模型，对风电输出功率进行预测。仿真分析结果表明，该预测方法能有效提高风电输出功率预测精度。
基于RBF—BP组合神经网络的短期风电功率预测研究
【摘 要】
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为提高风电输出功率预测精度，提出一种基于RBF—BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上，对风速进行预处理。根据相关历史数据，建立RBF—BP组
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院
【出 处】
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可再生能源
【发表日期】
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2014年9期
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