| 基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测 |
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| 引用本文： | 肖迁,李文华,李志刚,刘金龙,刘会巧.基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测[J].电力系统保护与控制,2014,42(15):80-86. |
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| 作者姓名： | 肖迁 李文华 李志刚 刘金龙 刘会巧 |
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| 作者单位： | 电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学），天津 300130;电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学），天津 300130;电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学），天津 300130;电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学），天津 300130;电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学），天津 300130 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51377044） |
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| 摘 要： | 为了提高超短期风电功率预测精度，使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题，先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号，再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模，最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性，用C-C法联合优化重构相空间的参数，以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场，仿真结果表明，与BP神经网络模型相比，该算法预测风速和功率精度较高，但风速预测值经过实际功率曲线转换后，功率预测精度变差。
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| 关 键 词： | 小波分析 相空间重构 C-C法 遗传算法 神经网络 功率曲线转换法 |
| 收稿时间： | 2013/10/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/12/16 0:00:00 |
Wind speed and power prediction based on improved wavelet-BP neural network |
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| XIAO Qian,LI Wen-hu,LI Zhi-gang,LIU Jin-long and LIU Hui-qiao.Wind speed and power prediction based on improved wavelet-BP neural network[J].Power System Protection and Control,2014,42(15):80-86. |
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| Authors: | XIAO Qian LI Wen-hu LI Zhi-gang LIU Jin-long and LIU Hui-qiao |
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| Affiliation: | Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability (Hebei University of Technology), Tianjin 300130, China;Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability (Hebei University of Technology), Tianjin 300130, China;Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability (Hebei University of Technology), Tianjin 300130, China;Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability (Hebei University of Technology), Tianjin 300130, China;Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability (Hebei University of Technology), Tianjin 300130, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wavelet analysis phase-space reconstruction C-C method genetic algorithm neural network power curve conversion method |
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