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搜索资源列表

  1. 风电功率预测模型的比较

  2. 根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。 风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。现今风力发电主要利用的是近地风能。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-26
    • 文件大小：325632
    • 提供者：hsh901105

  1. 风电功率预测的数学建模

  2. 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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zhjjdc

  1. 风电功率预测

  2. 前沿科技，风电功率预测模型，值得一看

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-12-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wjzclzcl

  1. 风电功率预测准确性分析

  2. 风电并网容量迅猛增加，风电与系统之间的联系越来越密切，必须考虑风能的波动 性和间歇性引起风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的不利影 响。因此，进行风电功率预测具有重要的现实意义。首先对风速和风电出力预测的分类和方法 进行了探讨，然后简要综述了国内外风功率预测技术的研究现状，最后针对我国现阶段风电功 率预测产生误差的原因进行了阐述并提出了建议

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-19
    • 文件大小：827392
    • 提供者：g20041571

  1. 风电功率预测

  2. 使用isodata算法结合lssvm预测风电功率，LSSVR使用二范数优化目标函数，并利用等式约束条件代替SVM标准算法中的不等式约束条件，克服了SVM在大规模问题中存在的训练速度较慢的缺点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_40835942

  1. NWP风电功率预测

  2. 含NWP数值天气预报和不含NWP数值天气预报的BP神经网络预测风电功率两种方法进行比较，含数据，实际案例。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-03
    • 文件大小：17408
    • 提供者：loading_123

  1. 风电功率预测matpower代码

  2. 适用于电气工程中的MATLAB仿真，风电功率预测，具体可以修改，希望有帮助

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-06-24
    • 文件大小：604160
    • 提供者：qq_41071030

  1. 基于ＰＦ－ＲＢＦ神经网络的短期风电功率预测

  2. 为了提高风电功率的预测精度， 研究了一种基于粒子滤波（ Ｐ Ｆ） 与径向基函数（ ＲＢＦ） 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数据， 建立 Ｐ Ｆ－ＲＢＦ神经网络预测模型， 预测风电场的输出功率。仿真结果 表明， 使用该预测模型进行风电功率预测， 预测精度有一定的提高， 连续１ ２０ｈ功率预测的平均绝对 百分误差达到８．０

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：334848
    • 提供者：lc1991224

  1. 带有数据的风电功率小波预测方法，可直接运行。

  2. 该代码带有我自己的风电场研究数据，如若下载，只能用于个人科研和学习，不能转手于别人，否则后果自负，该代码的风电功率采用小波预测方法，每段程序都有汉语注释，方便学习理解，主程序为：wavenn.m可直接运行。

  3. 所属分类：C++

  1. 一种基于遗传算法优化bp神经网络的风电功率预测方法

  2. 本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据；对参考数据建立BP神经网络的预测模型，并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构，每个种群分别对神经网络权值阈值编码，生成不同长度的个体，用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群，最后判断收敛条件并选择最优个体；再对BP神经网络初始化，用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛，利用该网络对风电功率进行预测；最后，还反复利用预测值，在一轮预测中进行多次预测实现了跨时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ever_157

  1. 研究论文-考虑地形影响的短期风电功率预测.pdf

  2. 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。首先用BP神经网络预测出测风塔处的风速,再进一步考虑地形因素的影响,用CFD软件对风电场风流进行数值模拟,计算出各风机轮毂高度处的风加速因数和水平偏差等数据,然后用MATLAB软件编程求出各风机轮毂高度处的风速,再根据风力发电机的功率曲线算出预测功率。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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：440320
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 基于模糊聚类分析的风电功率预测研究

  2. 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,同时也是保障风电并网运行的关键。笔者在不增加模型复杂度的前提下,提出了聚类建模方法。该方法首先采用减法聚类与模糊C均值聚类(FCM)方法相结合对训练样本进行处理,然后建立不同聚类集下对应的预测模型库,最后将预测数据与聚类后的样本数据进行匹配,选择合理的模型进行预测。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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_38658568

  1. 基于时序指数平滑法的风电场功率预测研究

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38718307

  1. 风电功率预测.rar

  2. 可对风电场内的功率进行合理预测，在不同的算法运算条件下得到准确的功率的准确预测效果。当然在现行的运算条件下，当然还是会有很多不足的地方，还是有期待不同大佬加以补充和扩展的。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_44728712

  1. 基于灰色模型的风速-风电功率预测研究

  2. 基于灰色模型的风速-风电功率预测研究，李俊芳，谢光龙，风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素，研究实时超短期风速-风电功率预测对风电在线优化调度等具有重要意�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-27
    • 文件大小：644096
    • 提供者：weixin_38656463

  1. 基于时间序列法的风电功率预测

  2. 基于时间序列法的风电功率预测，易春燕，李俊芳，在运用时间序列法预测风速及风电功率的基础上，运用分层统计法对16台风电机组的风速功率数据进行统计分析，得出基于实测数据的风�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38652870

  1. 2种风电功率预测模型的比较.

  2. 关于灰色和卡尔曼两种方法的预测··相对的不错··比较的很好

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-11-27
    • 文件大小：372736
    • 提供者：chuckben

  1. 风电功率预测

  2. 根据历史功率数据预测风电机功率，分别介绍了采用时间序列法 网络神经法 和灰度法三种方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：ys348966256

  1. 风电功率预测网络拓扑图

  2. 风电功率预测网络拓扑图，经过多个电网公司验收的

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：welliang

  1. 基于OS-ELM的风速修正及短期风电功率预测

  2. 随着时间的推移，风电场风电功率预测模型的适用性逐渐降低，导致预测精度下降。为了解决该问题，基于在线序列-极限学习机(OS-ELM)算法提出了风电场短期风电功率预测模型的在线更新策略，建立的OS-ELM模型将风电场的历史数据固化到隐含层输出矩阵中，模型更新时，只需将新产生的数据对当前网络进行更新，大大降低了计算所需的资源。采用极限学习机(ELM)算法对数值天气预报(NWP)的预测风速进行修正，并根据风电功率的置信区间对预测功率进行二次修正。实验结果表明，采用OS-ELM算法更新后的模型适用性增强，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38684328
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