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文献标题: 风电场输出功率预测中两种神经网络算法的研究
文献来源: 刘永前;朴金姬;韩爽;  现代电力  2011年  02期
文献关键词: 风电场功率预测神经网络数值天气预报聚类法正交最小二乘算法
文献摘要: 神经网络是风电功率预测系统中应用最广泛的方法,而其训练算法是影响预测精度的重要因素之一。探讨了采用聚类法和正交最小二乘算法两种训练方法。以中国北方某风电场的实际数据以及数值天气预报数据为依据,对RBF聚类法和正交最小二乘算法进行了验证,最终研究并比较RBF不同预测情况与BP的差异。结果表明:对于提前24h的风电功率预测,RBF神经网络模型预测精度要好于BP神经网络模型,尤其以正交最小二乘算法为训练方法建立的RBF模型,预测精度较高,能够很好拟合实际功率曲线。
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