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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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文献信息
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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空间分布
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风电功率
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NAR神经网络
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太阳能学报
月刊
0254-0096
11-2082/TK
大16开
北京市海淀区花园路3号
2-165
1980
chi
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