【摘 要】
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风具有强随机不确定性,目前,准确的风速及风电场功率预测是解决规模化风电并网安全高效运行的重要基础。本文将深度学习理论应用到风速预测领域中,通过深度神经网络的强大非
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划支持,课题编号:2012CB215201
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风具有强随机不确定性,目前,准确的风速及风电场功率预测是解决规模化风电并网安全高效运行的重要基础。本文将深度学习理论应用到风速预测领域中,通过深度神经网络的强大非线性映射能力,自动地将风速变化模式提取出来,可以有效提高预测精度。通过深度神经网络模型进行天前风速短期多步预测实验,结果表明:深度神经网络与其他方法相比,预测误差在大部分情况下均处于较小水平,预测效果较其他四种统计方法较好。这为快速发展的深度学习理论今后在风速预测领域中的进一步研究应用奠定了一些基础。
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