最小资源分配网络在风功率在线校正预测的应用

• 作者: 李涛 王长宝 石磊 许昌 郭颖 魏媛
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 最小资源分配网络 风功率预测 自校正
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 441-447
• 分类号: TK89|TM614
• 语种: 中文

摘要

采用最小资源分配网络(MRAN)研究了风功率超短期实时预测技术,以某风电场的实测数据验证了网络的有效性.针对传统MRAN具有过度估计网络误差和删减所选参数对网络结构影响大等缺点,提出了一种改进的MRAN,以柯西误差函数作为增加隐节点的判断依据,根据隐节点间线性相关关系精简网络结构.研究结果表明:采用MRAN的风功率预测系统的预测精度较高;改进后的网络较传统MRAN的预测精度略微提高,网络结构更加精简,预测速度显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许昌	河海大学能源与电气学院	94	748	16.0	24.0
2	李涛	河海大学能源与电气学院	9	38	4.0	6.0
3	魏媛	河海大学能源与电气学院	2	23	2.0	2.0
4	王长宝		3	26	3.0	3.0
5	石磊		3	26	3.0	3.0
6	郭颖		1	5	1.0	1.0