【摘 要】
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针对风电场风速和风电功率序列起伏波动大、无明显变化规律等特点以及传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出了基于小波分析和改进粒子群算法优化神经网络的
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项资助项目(GYHY201106040);中国气象局软科学研究课题(SK20120146);江苏省六大人才高峰项目资助(WLW-021);南京市产学研资金项目(2012t026)
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针对风电场风速和风电功率序列起伏波动大、无明显变化规律等特点以及传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出了基于小波分析和改进粒子群算法优化神经网络的短期风电功率预测方法。首先,通过小波方法将用于神经网络训练的历史风速和风电功率序列进行分解,再针对风速和风电功率的各个分量分别建立相应的神经网络模型,采用分期变异粒子群算法对各个分量的神经网络学习算法进行优化,最后将各个分量的预测值进行小波重构得到风电功率预测结果。江苏如东某风电场风电机组的实验结果证明预测精度较传统神经网络方法有较大提高,验证了所
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