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对过去10年来主要的风能发电预测技术进行了概述和追踪,重点阐述了基于统计学(如卡尔曼滤波、数据挖掘和小波变换等)和人工智能(如神经网络、模糊推理和生物智能算法等)技术的发电预测方案。最后指出了各种预测技术存在的不足及改进方向,以帮助相关领域的研究者提出更好的发电预测模型。
风能发电预测技术研究的现状与发展
【摘 要】
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对过去10年来主要的风能发电预测技术进行了概述和追踪,重点阐述了基于统计学(如卡尔曼滤波、数据挖掘和小波变换等)和人工智能(如神经网络、模糊推理和生物智能算法等)技术
【机 构】
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浙江大学城市学院,浙江大学计算机学院
【出 处】
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能源工程
【发表日期】
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2012年06期
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(Y1111254);浙江省公益技术应用研究计划项目(2010C31021)
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