【摘 要】
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随着世界能源危机的凸显,风力发电逐渐成为研究热点.但其非持续性和随机性,使得风力发电在安全性、稳定性以及供电质量上有待提高.目前采用神经网络预测电网各节点短期功率并予以解决,但预测模型网络结构单一,使得预测结果受样本数据影响较大.经过预测模型的改进,使用模糊聚类选取相似日后再进行预测,可提高预测精度.通过仿真实验证明,该种改进使得预测结果相对误差在5％以内,具有较好的预测精度.
【机 构】
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山东电子职业技术学院 基础教学部,山东 济南 250200
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随着世界能源危机的凸显,风力发电逐渐成为研究热点.但其非持续性和随机性,使得风力发电在安全性、稳定性以及供电质量上有待提高.目前采用神经网络预测电网各节点短期功率并予以解决,但预测模型网络结构单一,使得预测结果受样本数据影响较大.经过预测模型的改进,使用模糊聚类选取相似日后再进行预测,可提高预测精度.通过仿真实验证明,该种改进使得预测结果相对误差在5％以内,具有较好的预测精度.
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