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基于流形算法與RBF網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測

2018-01-19 | rar | 1.27 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  風(fēng)速的變化具有很強(qiáng)的間歇性和波動(dòng)性,風(fēng)電功率與風(fēng)速的大小存在著一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系,因此風(fēng)電功率也具有隨機(jī)性和間歇性。由于風(fēng)速是影響風(fēng)電功率的重要因素,因此短期風(fēng)速預(yù)測對(duì)于電網(wǎng)調(diào)度和協(xié)調(diào)優(yōu)化具有重要作用。如果能夠準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)風(fēng)電場的風(fēng)速,不但可以有效地降低風(fēng)速的確定性對(duì)于電力網(wǎng)絡(luò)的負(fù)面影響,保障電力網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量,降低系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用容量,而且可以提高系統(tǒng)對(duì)風(fēng)電的消納能力。

  傳統(tǒng)的風(fēng)速預(yù)測方法往往通過經(jīng)驗(yàn)來確定模型結(jié)構(gòu),未考慮輸入變量選取、系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性等問題,導(dǎo)致系統(tǒng)在不同時(shí)間尺度下的動(dòng)態(tài)特性沒有得以充分反映,降低模型的推廣泛化能力。針對(duì)上述問題,提出一種基于流形算法和RBF網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,通過模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和本質(zhì)特征提取等方法,增加模型預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性和魯棒性,以提高模型的推廣能力。以華東某風(fēng)電場數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)風(fēng)速預(yù)測方法相比,該模型結(jié)構(gòu)選擇方法可提高模型計(jì)算效率,降低樣本復(fù)雜度,能夠得到更好的預(yù)測效果。

基于流形算法與RBF網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測

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