原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。
2022-10-02 09:08:19
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【风电功率预测】 BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip
2022-08-10 10:45:56
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1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的适应性。本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；
2022-07-28 20:21:42
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物理精讲《电功率》全章PPT教程文档
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2022-05-27 19:04:35
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采用模糊神经网络建立了风电场输出功率的短期预测模型,通过新疆某风电场数 据进行算例验证,对不同预测周期的模型的预测效果进行比较。结果表明,所建立的模糊神经 网络模型能正确地预测风电场输出功率,提升传统神经网络的性能。
2022-05-23 08:46:48
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BP、GABP、改进GABP三种风电功率预测方法比较；Matlab源代码，内含数据，注释详细，内含gaot遗传算法工具箱。
2022-05-15 16:06:31
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-10 19:08:58
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