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基于小波-神经网络的短期风功率预测
作者姓名:
刘欢
张超
作者单位:
华北电力大学控制与计算机工程学院
摘 要:
采用小波变换和神经网络相结合的方法对风电功率进行短期预测。利用小波变换将信号分解成不同频段的子序列,各子序列单支重构后,利用神经网络分别建模预测,最后将各子序列的预测结果叠加得到最终的功率预测值。在神经网络学习过程中采用LM算法,有效提高了收敛速度,降低了陷入局部极小值的可能。通过实例分析,验证了该方法可以较为准确地预测风电功率。
关 键 词:
风功率预测
小波分析
神经网络
LM算法
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