【摘 要】
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针对风电场实际风速和风电功率序列的波动性、间歇性等特点以及RBF神经网络结构一旦确定隐节点个数就不可变等缺陷,提出了基于小波分析和最小资源分配网络的超短期风电功率预
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,中国电建昆明勘测设计研究院有限公司
【基金项目】
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中丹国际科技合作专项项目资助(2014DFG62530);国家自然科学基金项目资助(51507053);中央高校基本科研业务费项目-科技发展前瞻性研究专项资助(2017B42314)~~
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针对风电场实际风速和风电功率序列的波动性、间歇性等特点以及RBF神经网络结构一旦确定隐节点个数就不可变等缺陷,提出了基于小波分析和最小资源分配网络的超短期风电功率预测方法。首先将历史风速和风电功率序列进行小波去噪及多频分解,得到多组高频信号和一组低频信号。然后对各频信号分别建立神经网络预测模型对未来4 h风电功率进行超短期预测。最后将各预测结果通过小波重构得到最终的超短期预测功率。实验结果证明,该方法能有效提高预测精度。
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