基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究

发布时间：2018-04-11 07:26

  本文选题：人工神经网络 + 灰色预测技术　； 参考：《电测与仪表》2014年22期

【摘要】：文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究,将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合,不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素,而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑,结合两种预测优点,从而提高了预测的准确度并降低预测误差。算例结果证明,这种新型的灰色神经网络优化组合预测值误差低于单一的灰色预测或神经网络预测。
[Abstract]:In this paper, a new type of grey neural network optimized combination of wind power generation forecasting is proposed. The effective combination of artificial neural network forecasting model and grey forecasting model not only considers the influence factors such as wind force, wind direction and temperature, etc.Considering the historical data of wind power generation in previous years and combining the advantages of two kinds of prediction, the accuracy of prediction is improved and the prediction error is reduced.The results show that the prediction error of this new type of grey neural network is lower than that of single grey prediction or neural network prediction.
【作者单位】： 华东交通大学电气与电子工程学院;南昌大学信息工程学院自动化系;
【基金】：江西省教育厅科技项目(GJJ14387) 江西省科技厅科技攻关项目(20122BBF60084)
【分类号】：TM614

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本文编号：1735003