基于粗糙集和RBF神经网络的风电场短期风速预测模型

• 作者: 周献中 张广明 王德明 王莉
• 来源期刊: 南京工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电 短期风速预测 粗糙集 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 67-71
• 分类号: TM614
• 字数: 3399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2011.06.014

摘要

结合粗糙集提出了一种RBF神经网络短期风速预测模型.采用粗糙集对预测模型的输入特征空间进行约简,找出对未来预测的风速具有主要影响的因素,以此作为RBF神经网络预测模型的输入变量；在RBF神经网络训练的过程中,采用在线滚动优化策略,将最新的样本加入训练集,从而使预测模型能够跟踪风速的最新变化.将提出的方法用于某风电场的lh短期风速预测,仿真实验结果表明该方法具有结构简单、预测精度高的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周献中	南京大学工程管理学院	146	1482	21.0	32.0
2	王德明	南京工业大学自动化与电气工程学院	43	316	10.0	15.0
3	张广明	南京工业大学自动化与电气工程学院	192	1540	18.0	27.0
4	王莉	南京工业大学自动化与电气工程学院	22	318	9.0	17.0