本文主要研究内容
作者邱钦宇（2019）在《基于RBF神经网络算法的短期风电功率预测研究》一文中研究指出：为加强电力系统安全优质可靠经济环保的基本要求,电力系统短期风电功率预测成为电力系统运行和调度中非常重要的环节,其结果成为发展和制定风电计划的重要依据。由于传统算法不能特别完善的反映气象条件等外部因素,而近几年人工神经网络这类的智能算法拥有非常好的非线性映射能力,能够比较全面地反映出气象条件等外部因素对电力系统运行调度的影响。所以本文采用了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络算法简单的进行短期风电功率预测研究,该方法学习规则简单,方便计算机实现,有效地提高了预测精度和预测速度。根据本文所介绍的方法编程,其预测结果与实际比较误差符合要求的,从而说明这个方法是可行且正确的。
Abstract
wei jia jiang dian li ji tong an quan you zhi ke kao jing ji huan bao de ji ben yao qiu ,dian li ji tong duan ji feng dian gong lv yu ce cheng wei dian li ji tong yun hang he diao du zhong fei chang chong yao de huan jie ,ji jie guo cheng wei fa zhan he zhi ding feng dian ji hua de chong yao yi ju 。you yu chuan tong suan fa bu neng te bie wan shan de fan ying qi xiang tiao jian deng wai bu yin su ,er jin ji nian ren gong shen jing wang lao zhe lei de zhi neng suan fa yong you fei chang hao de fei xian xing ying she neng li ,neng gou bi jiao quan mian de fan ying chu qi xiang tiao jian deng wai bu yin su dui dian li ji tong yun hang diao du de ying xiang 。suo yi ben wen cai yong le ji yu RBF(Radial Basis Function)shen jing wang lao suan fa jian chan de jin hang duan ji feng dian gong lv yu ce yan jiu ,gai fang fa xue xi gui ze jian chan ,fang bian ji suan ji shi xian ,you xiao de di gao le yu ce jing du he yu ce su du 。gen ju ben wen suo jie shao de fang fa bian cheng ,ji yu ce jie guo yu shi ji bi jiao wu cha fu ge yao qiu de ,cong er shui ming zhe ge fang fa shi ke hang ju zheng que de 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国设备工程的邱钦宇，发表于刊物中国设备工程2019年16期论文，是一篇关于短期风电功率预测论文,神经网络论文,预测模型论文,中国设备工程2019年16期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国设备工程2019年16期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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