【摘 要】
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风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,天津市市政工程设计研究院,河北省分布式能源应用技术创新中心
【基金项目】
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天津市科技局科技攻关项目(19YFZGQY00040);河北省分布能源应用技术创新中心资助项目(SG20182050)
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风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。
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