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  1. 基于相似样本的风速组合预测

  2. 风速预测是减小大规模风力发电对电网造成不利影响的有效手段,但是风速的非线性与非平稳性特点将给预测带来极大挑战。笔者采用一种基于灰色关联度的层次聚类算法HCGRDA和带高斯扰动的模拟退火果蝇算法GDSAFOA优化SVM的短期风速组合预测方法。该方法利用HCGRDA获得相似的样本空间,采用集合经验模态分解EEMD算法分解风速时间序列,利用经混沌相空间重构的SVM与NARX网络进行线性组合预测。以山西某风电场实测数据为例进行建模,结果表明本文所采用方法合理、有效。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:429056
    • 提供者:weixin_38681628