基于Logistic映射相空间重构神经网络短期风电预测

【摘要】：针对风速有很强的混沌特性,采用一种相空间重构理论短期预测方法,确定风速的最佳延迟时间和嵌入维数,然后对样本空间进行重构,使用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明,该模型可以较高的得到短期发电功率预测精度。 【作者单位】： 重庆科创职业学院机电工程学院;重庆科技学院电气与信息学院;
【关键词】： 风速预测 相空间重构 自相关法 虚假零点法 BP神经网络
【基金】：重庆市第二批高等学校青年骨干教师资助计划项目
【分类号】：TM614;TP183
【正文快照】： 风电场短期风速的预测关系到风电并网的稳定性、电网安全和分配调度等问题,是风电行业需要预测的重要指标。风速时间序列具有混沌特性,受温度、气压、地形、海拔、纬度等多因素影响,具有很强的随机性。关于风速时间序列的预测通常是将其外部特性视为某个单变量的时间序列进行

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