基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的風(fēng)能預(yù)測模型_廖輝英
2017-03-16 |
pdf |
299KB |
次下載 |
1積分
資料介紹
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的風(fēng)能預(yù)測模型_廖輝英
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風(fēng)能資源正在得到廣 泛的開 發(fā)與 利 用。截止 2009 年, 中 國風(fēng) 電 裝 機(jī)容 量 已 達(dá) 25.8GW;2020 年,預(yù)計(jì)全國風(fēng)電總裝機(jī)容量將達(dá)到 30GW。風(fēng)電 場的輸出功率受風(fēng)能隨機(jī)性影響很大。隨著規(guī)模越來越大、數(shù) 量越來越多的風(fēng)力發(fā)電機(jī)并網(wǎng)運(yùn)行, 這種隨機(jī)性對電力系統(tǒng)的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準(zhǔn)確有效風(fēng)能 預(yù)測的運(yùn)行策略。 預(yù)測風(fēng)能的方法眾多, 常見的有基于數(shù)字天氣預(yù)報(bào)(NWP) 的預(yù)測、以時(shí)間序列法為代表的統(tǒng)計(jì)預(yù)測以及以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為 主的學(xué)習(xí)預(yù)測。基于 NWP 的預(yù)測數(shù)學(xué)模型復(fù)雜,需運(yùn)行在超級 計(jì)算機(jī)上,其應(yīng)用有一定的局限性,有時(shí)短期預(yù)測的有效性還不 如持續(xù)型預(yù)測模型。時(shí)間序列預(yù)測法是一種歷史資料的延伸預(yù) 測法,常用模型有經(jīng)典時(shí)間序列分析模型、自回歸滑動(dòng)平均(AR- MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動(dòng)平均求和模型。電力 系統(tǒng)和風(fēng)能均為復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)過程, 傳統(tǒng)的模型不能準(zhǔn)確 地描述風(fēng)速或風(fēng)電場功率的實(shí)際變化情況, 將影響到預(yù)測結(jié)果 的精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一般無需研究對象的精確數(shù)學(xué)模型, 可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法單純依靠數(shù)學(xué)求解的不足。
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風(fēng)能資源正在得到廣 泛的開 發(fā)與 利 用。截止 2009 年, 中 國風(fēng) 電 裝 機(jī)容 量 已 達(dá) 25.8GW;2020 年,預(yù)計(jì)全國風(fēng)電總裝機(jī)容量將達(dá)到 30GW。風(fēng)電 場的輸出功率受風(fēng)能隨機(jī)性影響很大。隨著規(guī)模越來越大、數(shù) 量越來越多的風(fēng)力發(fā)電機(jī)并網(wǎng)運(yùn)行, 這種隨機(jī)性對電力系統(tǒng)的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準(zhǔn)確有效風(fēng)能 預(yù)測的運(yùn)行策略。 預(yù)測風(fēng)能的方法眾多, 常見的有基于數(shù)字天氣預(yù)報(bào)(NWP) 的預(yù)測、以時(shí)間序列法為代表的統(tǒng)計(jì)預(yù)測以及以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為 主的學(xué)習(xí)預(yù)測。基于 NWP 的預(yù)測數(shù)學(xué)模型復(fù)雜,需運(yùn)行在超級 計(jì)算機(jī)上,其應(yīng)用有一定的局限性,有時(shí)短期預(yù)測的有效性還不 如持續(xù)型預(yù)測模型。時(shí)間序列預(yù)測法是一種歷史資料的延伸預(yù) 測法,常用模型有經(jīng)典時(shí)間序列分析模型、自回歸滑動(dòng)平均(AR- MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動(dòng)平均求和模型。電力 系統(tǒng)和風(fēng)能均為復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)過程, 傳統(tǒng)的模型不能準(zhǔn)確 地描述風(fēng)速或風(fēng)電場功率的實(shí)際變化情況, 將影響到預(yù)測結(jié)果 的精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一般無需研究對象的精確數(shù)學(xué)模型, 可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法單純依靠數(shù)學(xué)求解的不足。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
下載該資料的人也在下載
下載該資料的人還在閱讀
更多 >
- 基于果蝇算法的混合小波神经网络交通流预测模型40次下载
- 基于BP神经网络优化的光伏发电预测模型35次下载
- 基于量子耗散粒子群算法的评估模型构建3次下载
- 人工智能-BP神经网络算法的简单实现12次下载
- 改进神经网络的港口货运量预测模型18次下载
- 结合小波变换的LSTM循环神经网络的税收预测10次下载
- 基于粒子群算法的车联网交通流量预测算法9次下载
- 粒子群神经网络混合算法在短期电价预测中的应用0次下载
- 一种改进的多策略粒子群神经网络在室内定位中应用0次下载
- 基于粒子群优化的条件概率神经网络的训练方法0次下载
- 基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型7次下载
- BP神经网络模型与学习算法10次下载
- 基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识_阳同光1次下载
- 基于联想神经网络算法的电力系统负荷预测46次下载
- 基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测11次下载
- BP神经网络预测模型的建模步骤2785次阅读
- BP神经网络和卷积神经网络的关系2510次阅读
- BP神经网络和人工神经网络的区别2359次阅读
- PyTorch神经网络模型构建过程959次阅读
- 基于神经网络的语言模型有哪些1500次阅读
- 人工神经网络的案例分析1579次阅读
- 神经网络预测模型的构建方法1665次阅读
- 人工神经网络的工作原理和基本特征3180次阅读
- 神经网络优化算法有哪些1322次阅读
- 生成式AI与神经网络模型的区别和联系1751次阅读
- 详解深度学习、神经网络与卷积神经网络的应用2846次阅读
- 人工智能之机器学习的循环神经网络RNN算法解析3714次阅读
- BP神经网络概述44801次阅读
- 什么是神经网络?学习人工智能必会的八大神经网络盘点26211次阅读
- 训练神经网络的五大算法13687次阅读
下載排行
本周
- 1SM9001電磁爐IGBT驅(qū)動(dòng)芯片應(yīng)用原理圖資料
- 0.12 MB | 2次下載 | 1 積分
- 2電阻元件\電感元件\電容元件知識大全
- 4.67 MB | 1次下載 | 5 積分
- 3HP206W高精度氣壓與高度傳感器:特性、應(yīng)用及接口設(shè)計(jì)
- 712.09 KB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 4微盟/ME原裝正品SOT89 L7135線性恒流LED驅(qū)動(dòng)電路
- 193.78 KB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 5ESP32開發(fā)板元件資料
- 0.03 MB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 6RA4M2_Sensor-V1.0 原理圖
- 586.91 KB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 7RA4M2-SENSOR開發(fā)板手冊
- 746.54 KB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 8珈港科技JC100安全芯片簡介
- 466.19 KB | 1次下載 | 免費(fèi)
本月
- 1常用電子元器件集錦
- 1.72 MB | 24496次下載 | 免費(fèi)
- 2三相逆變主電路的原理圖和PCB資料合集免費(fèi)下載
- 27.35 MB | 111次下載 | 1 積分
- 3蘋果iphone 11電路原理圖
- 4.98 MB | 19次下載 | 5 積分
- 4運(yùn)算放大器基本電路中文資料
- 1.30 MB | 17次下載 | 免費(fèi)
- 5常用電子元器件介紹
- 3.21 MB | 15次下載 | 免費(fèi)
- 6PC2456高壓浪涌抑制器控制器數(shù)據(jù)手冊
- 3.03 MB | 13次下載 | 免費(fèi)
- 7PC2464具理想二極管的浪涌抑制控制器數(shù)據(jù)手冊
- 4.42 MB | 9次下載 | 免費(fèi)
- 8PC2466高電壓浪涌抑制器數(shù)據(jù)手冊
- 3.37 MB | 8次下載 | 免費(fèi)
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935132次下載 | 10 積分
- 2開源硬件-PMP21529.1-4 開關(guān)降壓/升壓雙向直流/直流轉(zhuǎn)換器 PCB layout 設(shè)計(jì)
- 1.48MB | 420064次下載 | 10 積分
- 3Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233089次下載 | 10 積分
- 4電路仿真軟件multisim 10.0免費(fèi)下載
- 340992 | 191401次下載 | 10 積分
- 5十天學(xué)會(huì)AVR單片機(jī)與C語言視頻教程 下載
- 158M | 183345次下載 | 10 積分
- 6labview8.5下載
- 未知 | 81591次下載 | 10 積分
- 7Keil工具M(jìn)DK-Arm免費(fèi)下載
- 0.02 MB | 73816次下載 | 10 積分
- 8LabVIEW 8.6下載
- 未知 | 65990次下載 | 10 積分
評論