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提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题，设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法，用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力，同时取得了良好的预测效果。
基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究
【摘 要】
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提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题，设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法，用于风电的功率预
【机 构】
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广东电网公司揭阳供电局,广东工业大学,华南理工大学
【出 处】
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广东电力
【发表日期】
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2013年1期
【基金项目】
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基金项目：广东省绿色能源技术重点实验室资助项目（2008A060301002）广东省电网公司科技项目（K-GD2012-450）
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