【摘 要】
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提出一种基于气象因子的双径向基神经网络组合风速预测模型。以气温、水温、湿度等对海上风速影响较大的气象因子构成输入矢量,并通过带加权系数的模式识别方法对历史样本进
【机 构】
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华北电力大学计算机与控制工程学院; 北京华电天仁电力控制技术有限公司;
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提出一种基于气象因子的双径向基神经网络组合风速预测模型。以气温、水温、湿度等对海上风速影响较大的气象因子构成输入矢量,并通过带加权系数的模式识别方法对历史样本进行筛选,分别从时间连续规律与周期规律方向采用径向基神经网络(RBF)进行风速预测,最终通过径向基神经网络(RBF)组合预测模型得到待测日风速的预测值。对美国新泽西东北部某风电场的风速预测结果表明,该模型具有较高的预测精度与较好的预测平稳度,具有一定的实际应用价值。
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