一种面向电网调度的风能预报深度学习算法

【摘要】：有效进行风能预测对于电网调度和风电管理发展具有十分重要的作用。然而,由于影响风能的因素众多,各个风场自然变化多样,同时存在着广泛的不确定性,因此普通方法对于预测风能较为困难。本文提出了一种基于深度学习的风能预报算法,通过引入深度学习的限制玻尔兹曼机构造了一种风能预报机制,实验表明本方法较传统的神经网、支持向量机以及决策树算法具有更高的预测精度。 【作者单位】： 东北师范大学附属中学;
【关键词】： 风电 风能预报 多维度 深度学习
【分类号】：TM73
【正文快照】： 引言风力发电是目前国际上具有广阔应用前景的绿色清洁能源之一,利用风力发电可以减少污染物和二氧化碳的排放,可以有效缓解空气污染、水污染和全球气候变暖问题[1]。但是由于风力发电的原动力不可控性,且一般风电项目往往处于电网潮流末端,风电功率的注入改变了局部电网的潮

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