风电场输出功率预测中两种神经网络算法的研究

神经网络是风电功率预测系统中应用最广泛的方法,而其训练算法是影响预测精度的重要因素之一。探讨了采用聚类法和正交最小二乘算法两种训练方法。以中国北方某风电场的实际数据以及数值天气预报数据为依据,对RBF聚类法和正交最小二乘算法进行了验证,最终研究并比较RBF不同预测情况与BP的差异。结果表明:对于提前24h的风电功率预测,RBF神经网络模型预测精度要好于BP神经网络模型,尤其以正交最小二乘算法为训练方法建立的RBF模型,预测精度较高,能够很好拟合实际功率曲线。

新型城镇化背景下的传统村落保护发展路径研究——以黑龙江省宁安市渤海镇江西村为例

为解决黑龙江省传统村落保护发展经验不足的问题,本文对黑龙江省宁安市渤海镇江西村传统村落保护发展规划进行研究和探索,总结了江西村的成功经验,阐述了新型城镇化背景下传统村落保护发展的策略。