【摘 要】
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采用一种基于卡尔曼滤波与动态模糊神经网络相结合的综合预测模型对风电功率进行预测.模型抛弃了物理过程建模而直接从数据发觉自身规律进行预测.模型先采用卡尔曼滤波法对数
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采用一种基于卡尔曼滤波与动态模糊神经网络相结合的综合预测模型对风电功率进行预测.模型抛弃了物理过程建模而直接从数据发觉自身规律进行预测.模型先采用卡尔曼滤波法对数据进行预处理,降低不良数据对预测结果的影响；再采用动态模糊神经网络进行非线性系统辨识与模拟,从数据本身挖掘特性来构架系统；最后根据模拟的系统来预测下一段时间点的数值.这个模型的特点能够在线、实时地处理非线性、时变,甚至病态的系统,并且预测误差较低,运算速度较快.
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