深度神经网络在风电功率预测中的应用研究

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风电功率预测对于电网建设具有重要意义。文中提出一种基于深度神经网络的风电功率预测方法,该方法充分考虑了影响风电功率的若干因素,如风速、风向、空气密度和季节,通过深度神经网络训练、学习给出最佳的功率预测值。通过深度神经网络学习的特征能够更为有效地反映实际情况,因此提高了风电功率预测的稳健性。基于内蒙古某风电厂的实测数据进行了验证实验,结果表明了提出方法的有效性。
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