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一种物理-统计混合两阶段风电功率预测方法

摘要

本发明公开了物理‑统计混合两阶段风电功率预测方法,将物理预测方法、统计预测方法得到的风电功率预测作为第二阶段的输入,通过BP神经网络对目标日的风电功率序列进行预测,具体包括以下步骤:建立物理预测神经网络模型并加以训练;以各个天作为目标日,分别计算其它各天相对目标日的风速总体相似度系数;建立统计预测神经网络模型并加以训练;以每天24h的风速、风向数据作为输入,整理出前180天每天的风电功率物理预测序列;以各个天的前5个相似日对应的风电功率序列作为输入,得到前180天每天的风电功率统计预测序列;建立第二阶段的BP神经网络预测模型并加以训练,直到训练误差小于给定值,最终得到两阶段预测模型。

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法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-04

    授权

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  • 2018-12-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):H02J3/00 申请日:20180629

    实质审查的生效

  • 2018-11-16

    公开

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