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风电功率短期组合预测方法
- 专利权人:
- 上海电机学院
- 发明人:
- 公维祥,冯兆红,陈国初,金建,魏浩,陈玉晶,陈勤勤,李义新,王永翔
- 申请号：
- CN201410139147.9
- 公开号：
- CN103903067B
- 申请日:
- 2014.04.09
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 翟羽`曾人泉
- 摘要：
- 一种风电功率短期组合预测方法，包括：1）对风速、风电功率数据进行归一化处理，分别利用支持向量机回归、Elman神经网络、BP神经网络建立相应单项预测模型；2）根据风速大小对各单项预测模型训练所得预测结果进行分期；3）选取待优化参数，建立组合预测模型4）根据组合预测模型确定目标函数，并采用平均绝对百分误差最小作为目标函数的约束条件，获取优化后参数5）根据优化后参数获取分期后的每一期的权重系数值，更新组合预测模型；6）根据风速大小动态选择对应的权重系数值，利用风电功率测试数据对更新后的组合预测模型进行训练并进行预测，得到组合预测值。本发明有效地综合各单一预测模型的优势，降低预测风险、且预测精度高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
