【摘 要】
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本文以东南沿海地区某风力发电场数据为背景,在分析原始数据特点后,确定了相应的缺失数据的填补方法以及数据的预分解方法。之后针对数据预处理结果建立了基于时间序列和优化
【机 构】
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国网浙江省电力公司,西安电子科技大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家电网公司科技项目:海上电场(群)的发电功率预测算法研究;国家自然科学基金项目(No.71271165)
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本文以东南沿海地区某风力发电场数据为背景,在分析原始数据特点后,确定了相应的缺失数据的填补方法以及数据的预分解方法。之后针对数据预处理结果建立了基于时间序列和优化的BP神经网络复合预测模型,并给出风电功率预测结果。最后比较了复合模型与其它模型预测的均方误差以说明复合预测模型在提高预测精度方面的优势。
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