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基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测
引用本文:罗珊珊,丁晓群,赵峰,陈光字. 基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测[J]. 世界科技研究与发展, 2011, 0(6): 1011-1013
作者姓名:罗珊珊  丁晓群  赵峰  陈光字
作者单位:[1]河海大学能源与电气学院,南京211100 [2]河南省济源市供电公司,济源459000 [3]南京河海电力软件公司,南京210036
摘    要:在利用风速时间序列具有混沌特性的前提下,将相空间重构和RBF神经网络结合的混合算法用于风电场风速预测。通过实例仿真计算对比表明,该混沌-RBF神经网络的混合算法可以进一步提高预测准确度。

关 键 词:混沌  相空间重构  神经网络  风速预测

Wind Speed Forecasting in Wind Farm Based on Chaotic-RBF Neural Networks
Affiliation:LUO Shanshan ; DING Xiaoqun;ZHAO Feng; CHEN Guangyu; ( 1. College Of Energy and Electrical engineering, Hohai University, Nanjing 211100 ;2. Jiyuan Power Supply Company, Jiyuan 459000 ;3. Nanjing Hohai Electric Software CO. , LTD. , Nanjing 210036 )
Abstract:Based the calculation on the chaotic nature of wind speed time series, the method of hybrid algorithm combining phase space reconstruction and RBF neutral network are adopted to calculate the wind speed. The simulation results indicate that this chaotic-RBF neutral net- work calculating method can be used to further improve prediction accuracy.
Keywords:chaotic  phase space reconstruction  neutral network  wind speed forecasting
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