【摘 要】
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风电场模型对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。为克服机理建模方法的不足,在论述神经网络建模原理基础上,采用误差反向传播（BP）网络拟合风电场的静态特性模型;在神经网
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50877053）, 天津市自然科学基金资助项目（09JCYBJC07100）
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风电场模型对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。为克服机理建模方法的不足,在论述神经网络建模原理基础上,采用误差反向传播（BP）网络拟合风电场的静态特性模型;在神经网络静态模型的基础上,进一步建立动态实时仿真模型。通过数据样本进行预处理、训练和测试,使得网络模型达到精度要求,确定每层的权值,从而能很好地拟合建模对象的性能。用采集到的另一些数据进行验证,且与实际结果进行比较,以验证智能建模方法的可行性和优越性。
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