郑文书
- 作品数：5 被引量：96H指数：3
- 供职机构：华北电力大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于STCP-BP的风速实时预测方法研究被引量：5
- 2015年
- 为提高实时预测精度,提出一种新的基于时空相关性和BP神经网络的风速实时预测方法。该方法首先基于风速演变的物理特性,依据目标预测点若干个邻域点的风速及风向信息,建立时空相关性预测(spatio-temporalcorrelation predictor,STCP)模型并得到不等时间间隔的预测风速;然后依据目标预测点的风速序列建立BP神经网络预测模型进行风速的实时预测;最后将STCP结果以一定的滑动时间窗与BP预测模型得到的实时预测风速进行适当加权组合得到最终的预测风速。以某区域多个风电场实测数据为例进行仿真测试,结果表明,与BP预测模型相比,该文提出的STCP-BP组合预测方法可有效提高风速的实时预测精度。
- 刘兴杰郑文书
- 关键词：风电场风速预测BP神经网络组合预测
- 基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测被引量：87
- 2014年
- 提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测方法。采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简,得到优化了的模型输入及各属性对风速的重要性;采用基于属性重要性的加权欧氏距离对传统聚类进行改进,建立了各聚类预测模型,并提取相似性较高的数据作为训练样本训练各类预测模型,对训练样本实现了优选;根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了实验,结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。
- 刘兴杰岑添云郑文书米增强
- 关键词：风电场风速预测神经网络模糊粗糙集属性约简
- 基于STCP-BP的风速预测方法
- 一种基于STCP-BP的风速预测方法，所述方法首先利用目标预测点盛行风向的上风向邻域点的风速及风向信息，建立时空相关性预测模型，得到目标预测点的风速预测值；然后运用目标预测点的历史风速数据建立BP神经网络直接多步预测模型...
- 刘兴杰郑文书岑添云
- 文献传递
- 基于时空相关性的区域风电场群风速预测研究
- 我国风能开发呈现大规模集中开发的特点,其波动性与间歇性给接入电网的安全稳定运行造成了巨大的挑战。由于风电功率与风速紧密相关,因此准确的风速实时预测变得至关重要,将有利于电网调度及时调整计划,减轻风电的间歇性对电网的影响。...
- 郑文书
- 关键词：风速预测人工神经网络
- 文献传递
- 基于STCP‑BP的风速预测方法
- 一种基于STCP‑BP的风速预测方法，所述方法首先利用目标预测点盛行风向的上风向邻域点的风速及风向信息，建立时空相关性预测模型，得到目标预测点的风速预测值；然后运用目标预测点的历史风速数据建立BP神经网络直接多步预测模型...
- 刘兴杰郑文书岑添云
- 文献传递
