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基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法
被引量:
2
1
作者
赵智辉
张君胜
+2 位作者
何培东
杨凯麟
王晨丞
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第3期307-311,共5页
风电功率预测对于维护风电场中电网的安全性与稳定性具有重要的意义。本文提出一种基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法,该方法从数据出发,综合利用了影响风电功率预测的不同因素来进行风电功率预测。该方法同时结合了宽度神经网...
风电功率预测对于维护风电场中电网的安全性与稳定性具有重要的意义。本文提出一种基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法,该方法从数据出发,综合利用了影响风电功率预测的不同因素来进行风电功率预测。该方法同时结合了宽度神经网络和深度神经网络的优势,将人为选择的特征以及机器深度学习到的特征结合起来用于网络预测。本文利用爱尔兰某风电场的实测数据进行了算法验证实验,实验结果表明,本文算法的风电功率预测精度优于传统的基于浅层神经网络的风电功率预测方法。
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关键词
风电
宽度-深度神经网络
预测
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职称材料
题名
基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法
被引量:
2
1
作者
赵智辉
张君胜
何培东
杨凯麟
王晨丞
机构
国网四川省电力公司
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第3期307-311,共5页
基金
国网科技项目(521999160019)
文摘
风电功率预测对于维护风电场中电网的安全性与稳定性具有重要的意义。本文提出一种基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法,该方法从数据出发,综合利用了影响风电功率预测的不同因素来进行风电功率预测。该方法同时结合了宽度神经网络和深度神经网络的优势,将人为选择的特征以及机器深度学习到的特征结合起来用于网络预测。本文利用爱尔兰某风电场的实测数据进行了算法验证实验,实验结果表明,本文算法的风电功率预测精度优于传统的基于浅层神经网络的风电功率预测方法。
关键词
风电
宽度-深度神经网络
预测
Keywords
wind power
wide and deep neural network
prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法
赵智辉
张君胜
何培东
杨凯麟
王晨丞
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019
2
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