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基于混沌时间序列的风电场输出功率预测方法
基于混沌时间序列的风电场输出功率预测方法
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摘要：
为了提高风电场输出功率目前预测的准确率，建立基于混沌时间序列的预测模型。风电场功率输出除受众多非线性因素的影响之外，还与自身的混沌性相关。本文首先按时间间隔对时间序列p进行重构，再采用wolf法求得各时间序列的最大Lyapunov数，以判断其混沌性，以C—C方法确定最优延迟时间T和嵌入维数m进行相空间重构，并以此确定混沌神经网络拓扑结构；最后采用处理后的实测数据进行神经网络训练，使之具有功率预测功能。以东北地区某风电场为实例，结果表明，基于混沌时间序列的风功率预测方法准确度高且容易实现。
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文献信息
| 篇名 | 基于混沌时间序列的风电场输出功率预测方法 | ||
| 来源期刊 | 控制工程期刊：中英文版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 风电场 功率预测 混沌时间序列 混沌神经网络 相空间重构 最大LYAPUNOV指数 延迟时间 嵌入维数 | ||
| 年，卷（期） | 2015,（2） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 14-21 | |
| 页数 | 8页 | 分类号 | TP |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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研究主题发展历程
节点文献
风电场
功率预测
混沌时间序列
混沌神经网络
相空间重构
最大LYAPUNOV指数
延迟时间
嵌入维数
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期刊影响力
控制工程期刊：中英文版
主办单位：
Ivy
Publisher
出版周期：
年刊
ISSN：
2167-0196
CN：
开本：
出版地：
湖北省武汉市武昌区珞狮南路519号（中国
邮发代号：
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
112
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