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  1. 风电场风速预测的RBF神经网络模型

  2. 风电场风速预测的RBF神经网络模型，介绍了风电场风速预测的方法，建立了RBF神经网络模型，提前1h预测，并把结果与BP方法进行对比

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-13
    • 文件大小：222208
    • 提供者：gsj5201314

  1. 风电场风速预测优化模型

  2. 介绍了基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-23
    • 文件大小：840704
    • 提供者：a6226196

  1. 基于小波ARIMA短期风速预测

  2. 风电场风速的短期预测已经成为国内外共同关注的问题。风电场风速的较准确 预测，可以调整调度计划，有效减少风电对整个电网的不利影响等

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-05-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_15638501

  1. 风电场短期风速预测探讨

  2. 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。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-02-22
    • 文件大小：348160
    • 提供者：mychunlian

  1. 风电场风速和发电功率预测研究

  2. 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的精度。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-17
    • 文件大小：264192
    • 提供者：kote_yy

  1. 风电场GM．WEIBULL风速分布组合模型出力预测

  2. 针对风电出力的随机性及间歇性，采用灰色理论建立灰色预测一威布尔风速分布组合模型，并对威布 1 尔风速分布参数进行了求解，根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出 力密度，进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-21
    • 文件大小：181248
    • 提供者：qq_17148449

  1. 风电场短期风速预测方法对比研究

  2. 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�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38739919

  1. 基于时间序列相似性查找的风电场短期风速预测

  2. 基于时间序列相似性查找的风电场短期风速预测，翟玮星，黄帅栋，本文对风电场短期风速预测进行研究，提出了一种基于时间序列相似性查找的风电场短期风速预测方法。该方法采用数据挖掘原理中的相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38604620

  1. 基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测

  2. 基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测，顾乔根，丁晓群，风速具有波动性、间歇性和随机性的特点，大量风电场并网，会给电网的稳定性带来问题。对风速进行短期精确的预测，对及时准确调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：375808
    • 提供者：weixin_38631729

  1. 基于机会理论的风电场短期风速预测研究

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：328704
    • 提供者：weixin_38661087

  1. 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测

  2. 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测，韦博洋，曾国巍，风电场风速预测的准确性对于有效减轻并网发电后风电对电网的影响，提高风电市场竞争力具有重要意义。本文提出了一种基于总体平均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：900096
    • 提供者：weixin_38587473

  1. 基于遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测

  2. 提出利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法,应用遗传算法选择在线支持向量机的参数,将选择的参数代入在线支持向量模型,对前7 d的风速进行预测,实验结果证明了该方法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38674124

  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

  1. 短期风速多步预测的研究

  2. 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,采用经验模式分解法把训练样本集分解成若干本征模式分量和趋势项;再利用最小二乘支持向量机对各本征模式分量和趋势项建立

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：249856
    • 提供者：weixin_38689976

  1. 风电场短期风速预测研究（需CAJ阅读器）

  2. 第一章绪论..............................................................................................................................1 1.1风电产业发展现状及课题背景......................................................................................1 1.1.1世界风能产业发展

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：woshivera123

  1. 基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测

  2. 为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互影响；其次，为了减少计算规模，对分解得到的各个分量序列分别计算排列熵，将熵值相近的分量进行叠加形成新的序列；最后，针对BP神经网络在初始化权值和阈值的选取上存在随机性的问题，采用QGA对BP参数进行优化，分别对每个新的序列进行预测并将预测结果进行叠

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：605184
    • 提供者：weixin_38591223

  1. 基于MC的风电场参数预测模型的误差修正

  2. 风速的随机性和间歇性等特点使得目前风电场参数预测模型存在较大的预测误差，对此提出了采用马尔科夫链（MC)方法对模型的预测误差进行修正。分别求出参数的实际值与模型预测值之间的误差序列，利用模糊C-均值聚类算法对其进行状态划分；根据各误差状态计算出MC状态转移概率矩阵，进而计算模型预测误差修正值，最终得到精度较高的预测值。采用MC方法分别对广义回归神经网络(GRNN)模型、T-S模糊神经网络模型以及Elman神经网络模型的预测误差进行修正，并应用MC修正后的3种模型对山西某风电场测风塔不同步长风速进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38592134

  1. 采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测

  2. 精确的短期风速预测对可靠安全的电力系统运行很重要。传统的预测方法没有考虑空间相邻风电场的信息。然而,多个风电场的风速在时间和空间上是相关的。该文给出了一个采用贝叶斯克里金卡尔曼模型的短期风速预测方法。由主克里金函数构成的空域结构使用贝叶斯层次结构进行建模,同时应用状态空间模型对时域动态性进行建模。采用计算速度更有效的变分贝叶斯方法来逼近推断和学习模型参数。在公开的多风电场数据集上评估提前1h的风速预测性能,与持续预测算法进行比较的结果显示了该文提出的方法在均方根误差评价指标上的改善。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38626928

  1. 基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模误差分析

  2. 以预测风速为输入进行风电功率预测时，风电场风速-功率曲线的建模精度至关重要。提出一种基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模方法，并分析不同风速区间下各建模误差的变化情况。分析结果表明，忽略风速-功率传变特性差异导致风速较小时建模曲线偏高，风速较大时建模曲线偏低，而忽略风速空间分散性对建模曲线的影响则相反，因此两者对建模精度的影响有明显的抵消现象，且各建模误差的变化情况与风速大小密切相关。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38725450

  1. 基于时间序列分析的风电场风速预测模型

  2. 风速预测是风电场规划设计中的重要工作因风速序列本身已经具有时序性和自相关性．提出了基于时间序列分析的风电场风速预测模型。为了检验时间序列分析模型的有效性．使用了信息准则AIC(An Information Criterion)函数在算例中，将预测风速的分布特性与实际风速分布特性相比较，验证了文中提出的时间序列模型用于风电场风速预测的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：736256
    • 提供者：weixin_38640984
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