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风电场功率短期预测方法研究
风电场功率短期预测方法研究
风电功率
时间序列
人工神经网络
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2011-02-23
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详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！
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短期风电功率的预测方法 (2013年)
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介绍了目前已有的风电功率短期预测方法，包括物理方法和统计方法，综述了国内外已有的风电场功率预测系统及其应用情况，指出了我国风电功率预测系统的研究进程及发展趋向．
基于深度学习网络的风电场功率短期预测研究.pdf
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基于DA-CNNGRU混合神经网络的超短期风电场功率预测方法.pdf
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风电场短期风速预测探讨
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针对我国在风电场短期风速预测的研究还不能达到令人意程度的现状, 通过分析国外在风电场短期风速预测领域的研究情况, 结合实例提出并详细阐述了时间序列法在这一领域中的应用, 结果表明所建模型具有一定的实用价值。
基于数据挖掘算法的风电场功率短期预测研究.pdf
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基于高斯混合模型聚类CNN-BiLSTM-Attention风电场短期功率预测方法（Python和Matlab代码实现）
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基于主成分分析与遗传优化BP神经网络的风电场短期功率预测研究.pdf
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基于BP神经网络的风电场发电功率短期预测.pdf
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基于机会理论的风电场短期风速预测研究
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基于机会理论的风电场短期风速预测研究，谭平，赵书强，自然界中的风由于受到多种环境因素影响而具有很强的不确定性。传统的短期风速预测算法得出的结果为单一点值，预测结果很难满足精
基于小波分解的风电场短期功率混合预测模型 (2011年)
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为提高预测前1h风电功率的精度,提出一种基于小波分解(WD )的人工神经网络(ANN)及最小二乘支持向量机(LS- SVM)相结合的预测方法。通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根据风机输出功率特点分析,对低频和高频子序列分别采用ANN法和LS- SVM法进行预测,最后通过重构得到预测结果。利用该方法对东北某风电场提前1h的功率进行预测,实验结果表明:该模型具有较高的预测精度,与单
风电场短期风速预测方法对比研究
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风电场短期风速预测方法对比研究，龚松建，袁宇浩，本文介绍了三种风电场风速预测模型，分别是时间序列模型、BP神经网络模型和小波神经网络组合模型。时间序列ARMA模型和BP神经网络模�
基于时序指数平滑法的风电场功率预测研究
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针对现有风电场功率预测方法存在预测时间短、预测精度低,不能跟踪风电波动性、间歇性进行可靠预测的问题,提出了一种基于时序指数平滑法的预测方法。该方法首先将原始数据利用指数平滑法进行去畸变量处理,得到较规则的功率数据,然后根据初步处理后的功率数据利用反馈式时序指数法进行预测。利用该方法对某大型风电场4台风电机组未来1天的发电功率进行了预测,预测结果与实测数据大致吻合,证明了该方法的可行性。
风电场短期风速预测研究（需CAJ阅读器）
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第一章绪论..............................................................................................................................1 1.1风电产业发展现状及课题背景...................................................
基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测(Matlab+Python完整源码和数据)
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基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测(Matlab+Python完整源码和数据) 该方法结合数据分布特征，利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群，借助贝叶斯信息准则指标评价，获得风电场...
基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的概率预测方法
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基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的概率预测方法，杨明，范澍，概率预测有别于期望值预测，能够提供被预测量的概率分布信息。本文提出一种基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的短期概率预
基于长短期神经网络LSTM的风电场发电功率预测
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基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行风电场发电量功率预测，发电功率是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，...
风电功率预测的数学建模
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3星 · 编辑精心推荐
这是关于风电功率预测的数学建模，其中包含了时间序列预测的数学模型，对于解决一些风电功率预测问题有很好的帮助
基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型_张学清 (1).pdf
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该文提出一种经验模态分解(empirical modedecomposition，EMD)–样本熵(sample entropy，SE)和极端学习机(extreme learning machine，ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE 将风电功率时间序列...
风电场风速和发电功率预测研究
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风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测
短期电力负荷预测方法
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提出了一种BP 混合模拟退火( SA) 的ANN 短期负荷预测方法
风电场风速预测的研究方法 (2011年)
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介绍了国内外风速预测的主要方法及其基本原理，并分析了各自特点，通过比较各算例的精度，找出了影响预测结果的因素，并指出了改进预测方法的发展方向．
短期风速多步预测的研究
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为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法采用小波分解法对风速信号进行分解,使之分解成不同频带的高频和低频分量;再利用最小二乘支持向量机对各分量建立预测模型,将各预测模型的预测值叠加可得到模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅰ。其次,将预测模型I的预测结果设为训练样本,采用经验模式分
风电场动态等值建模方法研究
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风电场动态等值建模方法研究，张洋溢，李卫星，随着化石燃料的日益枯竭，风力发电在调整能源结构、保护生态环境等方面尤为突出，成为可再生能源发展的生力军。然而由于风力发电
研究论文-考虑地形影响的短期风电功率预测.pdf
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风资源具有很强的随机性和间歇性,随着大量的风电功率并网,势必会应影响电力系统的安全、稳定运行,降低电能质量。...提出了考虑地形影响的短期风电功率预测方法,预测效果较为理想,适合实际工程应用。
基于ＰＦ－ＲＢＦ神经网络的短期风电功率预测
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神经网络相结合的风电功率预测方法。使用 Ｐ Ｆ算法对历史风速数据进行滤波处理， 将处理后的风 速数据结合风向、 温度的历史数据， 归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据； 利用处理后 的新的输入数据和输出...
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1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的...本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。 2、BP神经网络、kmeans聚类算法。 3、matlab仿真；
基于模糊聚类分析的风电功率预测研究
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提高短期风电功率预测精度是风电大规模发展的迫切要求,同时也是保障...采用山西某风电场实际数据进行大量仿真,并将预测结果与单一模型结果对比,结果表明,该方法可以减少大的预测误差点数,有效提高风电功率预测精度。
变速变桨距风力发电机组的优化控制_李家亮_变桨距；功率控制_变桨距控制_not1ac_风电场优化_风功率预测_
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本文基于风速和功率的超短期提前一步预测，对单台风力发电机组建立了相应的优化模型，在此基础上对整个风电场建立了相应的优化模型。应用遗传算法求解模型的优化解，将该优化解作用于风电机组控制系统来优化风电场的...
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