基于小波分解的神经网络组合风速预测

刘辉; 李岩; 曹权

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短期风速预测对于风电机组一次调频有着重要意义,而风速的随机性和波动性会直接影响到风速预测的精度.针对风速的上述特点提出了一种基于小波分解的神经网络组合风速预测方法.首先通过小波分解将不稳定的风速信号进行分解,从而得到不同频率的分量并进行重构;然后对高频分量分别采用Elman、BP神经网络预测并选取合适的权重比进行加权平均,低频分量采用Elman神经网络进行预测;最后将每一个预测的值进行叠加获得最终的预测值.算例分析表明:基于小波分解的神经网络组合预测方法的预测精度有很大提高,预测结果更具有可靠性.

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来源
《电气自动化》 |2021年第1期|45-4775|共4页
作者
刘辉; 李岩; 曹权;
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作者单位

南京理工大学能源与动力工程学院江苏南京 210094;

南京理工大学能源与动力工程学院江苏南京 210094;

南京理工大学能源与动力工程学院江苏南京 210094;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
短期预测; 小波分解; Elman神经网络; BP神经网络; 组合预测;

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