基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测

发布时间：2017-04-13 12:19

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【摘要】：提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性。仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高、泛化性能更好。
【作者单位】： 教育部光伏系统工程研究中心(合肥工业大学);
【关键词】： 风电功率预测 主成分分析 前馈神经网络 泛化性能
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2009CB219708)~~
【分类号】：TM614;TP183
【正文快照】： 0引言随着我国能源结构的调整,风能的开发利用已得到高度重视,从技术成熟性和经济可行性看,风电在可再生能源中具有很好的前景[1]。随着风能的加速发展,越来越多的大型风电场纳入统调电网,风电在电网的比重越来越大,风电的强随机性增大了电力调度的难度。风速及风电功率的准

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6 邵t，

本文编号：303612