论文摘要
针对现在地区风电出力预测的不足,提出了一种基于最优划分聚类和人工神经网络的风力发电预测的算法,首先根据最小误差函数确定最优划分聚类法的类数,选择与待预测日历史日风速数据最相似的历史数据作为训练样本对风力发电预测模型进行训练。采用新疆某地区风力发电实例验证模型的有效性,并对比人工神经网络模型与本模型的预测误差,结果表明该方法具有较高的预测精度,对风力发电预测具有一定的参考价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 樊国伟,陈驰,李俊,王智伟,任景,张小东,张锋,樊国旗,宋宪可
关键词: 人工神经网络,最优划分聚类,地区风力发电预测
来源: 青海电力 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 国网新疆电力公司,新疆大学,国网公司西北分部,国网浙江省电力公司龙泉市供电公司
基金: 国网新疆电力公司科技项目(编号5230HQ1700D)
分类号: TM614;TP183
DOI: 10.15919/j.cnki.qhep.2019.04.002
页码: 5-8+23
总页数: 5
文件大小: 999K
下载量: 91
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标签：人工神经网络论文; 最优划分聚类论文; 地区风力发电预测论文;