| 基于DE-BP和DE-SVM的风电功率预测研究 |
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| 引用本文： | 方琛智,崔桂梅,张新. 基于DE-BP和DE-SVM的风电功率预测研究[J]. 内蒙古科技大学学报, 2021, 40(3): 256-260. DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2021.03.010 |
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| 作者姓名： | 方琛智 崔桂梅 张新 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古 包头 014010 |
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| 摘 要： | 为提高风电功率预测精度,提出基于差分进化算法优化BP神经网络和支持向量机的组合预测方法,以进行风机发电功率预测.选取风速和风向角作为风机的影响因素.使用内蒙古某风电场实际数据对预测模型进行仿真,最终结果表明:组合预测方法比单一的BP神经网络或者支持向量机预测模型的准确性和有效性更高.
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| 关 键 词： | 风电功率预测 BP神经网络 支持向量机 差分进化算法 组合预测 |
Wind power prediction based on DE-BP and DE-SVM |
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| FANG Chenzhi,CUI Guimei,ZHANG Xin. Wind power prediction based on DE-BP and DE-SVM[J]. Journal of Inner Mongolia University of Science and Technology, 2021, 40(3): 256-260. DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2021.03.010 |
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| Authors: | FANG Chenzhi CUI Guimei ZHANG Xin |
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