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基于时空相关性的NAR动态神经网络风功率超短期组合预测
基于时空相关性的NAR动态神经网络风功率超短期组合预测
作者:
黄慧
贾嵘
董开松
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
空间分布
时间序列
风电功率
组合预测
NAR神经网络
摘要:
考虑风电场机组空间分布的相关性,提出基于动态时间序列神经网络(NAR)的风电场超短期功率组合预测方法.首先利用经验函数正交分解(EOF)解析风电机组出力特征的空间相关性,并依据空间特征贡献率对风电机组进行分组;其次针对机组的原始功率时间序列均值建立NAR预测模型,进而对风电功率预测结果组合加总获整取个风电场功率预测值.以中国北方某地区风电场实例验证,与单一风功率序列NAR预测模型和ARMA(2,2)模型相比,预测结果验证了文中所提方法的有效性.
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篇名
基于时空相关性的NAR动态神经网络风功率超短期组合预测
来源期刊
太阳能学报
学科
关键词
空间分布
时间序列
风电功率
组合预测
NAR神经网络
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
311-316
页数
6页
分类号
TM614
字数
语种
中文
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主办单位:
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出版周期:
月刊
ISSN:
0254-0096
CN:
11-2082/TK
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区花园路3号
邮发代号:
2-165
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
7068
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14
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