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    2013重庆时时彩平台: 一种基于RBF的风电场短期风速预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410186324.9

    申请日:

    2014.05.05

    公开号:

    CN103927460A

    公开日:

    2014.07.16

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06F 19/00申请公布日:20140716|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140505|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 重庆大学
    发明人: 柴毅; 屈剑锋; 郭茂耘; 梁大伟; 董勇
    地址: 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号重庆大学自动化学院
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410186324.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.03|||2014.08.13|||2014.07.16

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,属于风电场风速预测领域。目的是为了解决风电场风速预测不准确而对风电并网以及生产带来的困难。其原理是利用风电场与风速相关信息(气压,湿度,风向,温度)的历史数据归一化得到训练样本。通过K均值聚类来优化RBF人工神经网络的中心和宽度,再利用最小二乘法来得到权值。使用K均值聚类和最小二乘法来对RBF人工神经网络进行建模;使用该模型对风电场短期风速快速有效预测。本发明基于应用K均值聚类和最小二乘法来对RBF进行建模,有效提高预测精度。准确的预测可以减少电力系统运行成本,对电网调度和资源配置具有重要意义。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,其特征包括以下步骤:
    步骤一:利用风速、温度、湿度、气压和风向的历史数据,将历史数据归一化,构建训练样本;
    步骤二:构建RBF人工神经网络,确定RBF人工神经网络的输入层神经元个数、隐层神经元个数以及输出层神经元个数;
    步骤三:运用K均值聚类和最小二乘法对训练样本进行求解,训练求出RBF人工神经网络的中心、宽度和权值;
    步骤四:利用训练好的RBF人工神经网络的中心、宽度和权值建立预测模型,实现对风速的预测。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,其特征在于:在步骤一中采用归一化的方法对搜集的历史数据进行预处理,构建训练样本。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,其特征在于:在步骤二中需要确定RBF模型的结构,利用样本输入输出的个数确定输入层和输出层神经元的个数,再利用经验公式求得隐层神经元个数。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,其特征在于:在步骤三中具体包括如下步骤:

    4.  1:初始化聚类中心;

    4.  2:计算样本与聚类中心的欧氏距离;

    4.  3:按最小距离原则对样本重新分类;

    4.  4:重新计算各类的中心;

    4.  5:判断新旧中心是否相等,如果不等就循环4.1,如果相等就得到RBF的中心;

    4.  6:利用各聚类中心的距离计算RBF的宽度;

    4.  7:利用最小二乘法得到RBF的权值。

    5.  根据权利要求1所述的一种基于RBF的风电场短期风速预测方法,其特征在于:在步骤四中利用训练好的RBF人工神经网络的中心、宽度和权值建立预测模型,输入归一化后的测试数据,就可以得到风速的归一化预测值,再将其反归一化就可以得到真实预测值。

    关 键 词:
    一种 基于 RBF 电场 短期 风速 预测 方法
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