| 基于混沌径向基函数的风电功率短期预测 |
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| 引用本文： | 李玲玲,李宗礼,李俊豪,李志刚.基于混沌径向基函数的风电功率短期预测[J].电源技术,2014(12). |
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| 作者姓名： | 李玲玲 李宗礼 李俊豪 李志刚 |
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| 作者单位： | 1. 河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室,天津,300130
2. 许继集团有限公司,河南许昌,461000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51377044，51475136)；高等学校博士学科点专项科研基金(20121317110008)；河北省建设科技研究计划项目 |
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| 摘 要： | 风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择,为此先用C-C法联合优化了重构相空间的参数,再用径向基RBF神经网络模型直接预测风电功率,或者由该模型得到风速预测值后,根据对应的风电机组功率特性曲线而推算出风电功率预测值。实例分析结果表明:所提出的两种方法均有较高的预测精度,其中基于混沌径向基RBF神经网络的风电功率直接预测法效果更优。
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| 关 键 词： | 风电功率 短期预测 混沌特性 相空间重构 C-C法 直接预测法 功率曲线转换法 RBF神经网络 |
Prediction of short-term wind power based on chaotic RBF |
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| LI Ling-ling,LI Zong-li,LI Jun-hao,LI Zhi-gang.Prediction of short-term wind power based on chaotic RBF[J].Chinese Journal of Power Sources,2014(12). |
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| Authors: | LI Ling-ling LI Zong-li LI Jun-hao LI Zhi-gang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wind power short term prediction chaotic property phase-space reconstruction C-C method direct forecasting method power curve conversion forecasting method RBF neural network |
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