基于AP聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測方法的研究
摘 要:近年來,江蘇地區(qū)在迎峰度夏期間出現(xiàn)了較大的電能供給缺口,電力系統(tǒng)頻率失穩(wěn)的風(fēng)險增加,因此,在電力保供工作中,穩(wěn)定的風(fēng)電輸出功率愈發(fā)重要??紤]到風(fēng)能的隨機(jī)性和間歇性,準(zhǔn)確的風(fēng)速預(yù)測可以降低風(fēng)電入網(wǎng)時的附加成本,協(xié)助電力系統(tǒng)調(diào)度部門調(diào)整調(diào)度計劃,提升電力系統(tǒng)的風(fēng)電消納與穩(wěn)定運(yùn)行能力。從提高超短期風(fēng)速預(yù)測精度的角度出發(fā),提出了1種基于近鄰傳播(AP)聚類算法的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測方法(即“AP-RBF方法”)。(剩余10491字)
目錄
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