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Vol.32 PowerSystem Technology Apr. 2008 文章编号：1000-3673（2008）08-0082-04 中图分类号：TM715 文献标识码：A 学科代码：4704054 时间序列与神经网络法相结合的短期风速预测 （1．江苏大学电气信息工程学院，江苏省 镇江市 212013； 2．南瑞集团电气控制分公司，江苏省 南京市 210003） Short-Term Wind Speed Forecasting Combing Time Series...

摘要：短期风速预测是电网系统调度和维护的有力依据,高精度的短期风速预测直接影响着风电场的各项指标短期风速预测时间,因此风速预测研究存在必要性。反向传播神经网络（Back-Propagation Neural Network,BPNN）作为具有误差校正的前馈网络,擅长处理小样本非线性问题。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）用于权值更新的优化算法是对BPNN中梯度下降法（Gradient Decrease,GD）深刻的拓展和应用。本...

1风电场风速预测的 RBF 神经网络模型 谭志忠bp预测风速程序，刘德有，王丰 （河海大学 水利水电工程学院） 摘 要：本文介绍国内外关于风电场风速预测的主要方法，建立了基于 RBF神经网络的风电场风速预测模型及其求解方法，将其用于实例风速的提前 1h预测，结果精度满足工程实际要求，并明显优于 BP神经网络预测方法。同时，提出了风速时间序列重构方法，并以此进行了实例风速的提前 24h 预测，结果精度达到与提前 1h预测精度相近，即该重构方法是风电场风速中长期预测的有效方法。...

回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测 目录 效果一览 基本描述 1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMNN、Main2PSOLSTMNN、Main3_QPSOLSTMNN、Main4_CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序...

一、风电功率预测 风速、风向、气温、气压等的 SCADA实时数据，等高线、障碍物、粗糙度等数据，数值天气预报数据，把上面的某些数据通过一定的方法转换到风电机组轮毂高度的风速、 风向，然后根据功率曲线得到风电场的出力，并根据风电场的效率进行修正。 二、预测的意义 风电功率预测的意义如下： ①用于经济调度， 根据风电场预测的出力曲线优化常规机组的出力， 达到降低运行成本的目的。 ②根据风电出力变化规律增强系统的安全性、 可靠性和可控性。 ③在风电参与电力市场的系统中，优化电力市场...

新冠病毒进化规律被发现，广谱疫苗可有效对抗持续病毒突变 在国家的严密保护下，对于新冠，我们大多只闻其声，不见其“人”。这也导致我们对于新冠的了解不够准确，对于病毒的进化知之甚少。面对当前新冠病毒不断变异进化而生出的超强免疫逃逸现象，我们该如何应对？ 新冠病毒和流感病毒流行规律极为类似，一旦人传人达到一定数级之后，一定会出现抗原飘移，不断累积突变，出现免疫逃逸现象。基于病毒进化的共识序列，要在本质上提升抗原的广谱性，持续追踪病毒在真实世界的变异，从而做到五年或十年打一针广谱疫...