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摘要:
由于同一风速下的风电功率存在较大范围的波动,传统风电功率曲线建模方法难以获得较高的精度.提出一种基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略,首先基于时间序列平滑的预处理方法得到新的输入风速,并以相关系数最大为目标函数选择最优的平滑阶数,再利用 BP 神经网络拟合得到风电功率曲线.基于西南地区某风电场单机实测数据的仿真研究表明,以最优平滑预处理得到的风速为输入建立的风电功率曲线模型精度显著高于已有方法中以原始风速为输入建立的风电功率曲线模型.
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文献信息
篇名 基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略研究
来源期刊 现代电力 学科 工学
关键词 输入选择 相关系数 最优平滑阶数 BP神经网络 风电功率曲线
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 风电技术
研究方向 页码范围 14-18
页数 5页 分类号 TM614
字数 4115字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2322.2018.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓茹 西南交通大学电气工程学院 148 2979 30.0 46.0
2 滕予非 国网四川省电力公司电力科学研究院 57 172 8.0 10.0
3 卢芸 西南交通大学电气工程学院 6 10 2.0 2.0
4 刘金强 西南交通大学电气工程学院 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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输入选择
相关系数
最优平滑阶数
BP神经网络
风电功率曲线
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代电力
双月刊
1007-2322
11-3818/TM
大16开
北京德外朱辛庄华北电力大学
82-640
1984
chi
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