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智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電輸出功率短期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.doc

  
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智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電輸出功率短期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究,2萬(wàn)字 49頁(yè) 原創(chuàng)作品,通過(guò)查重系統(tǒng) 摘要隨著環(huán)境污染的加劇和傳統(tǒng)能源的日益枯竭,人們?cè)絹?lái)越重視可再生能源的發(fā)展。風(fēng)力發(fā)電作為人類(lèi)可開(kāi)發(fā)利用的可再生、清潔能源的一種,已經(jīng)成為各種可再生能源發(fā)電技術(shù)中發(fā)展最為成熟的一種,并且具備了大規(guī)模商業(yè)開(kāi)發(fā)的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)條件。由于風(fēng)的隨機(jī)...
編號(hào):99-583971大小:633.50K
分類(lèi): 論文>電氣自動(dòng)化/電力論文

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智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電輸出功率短期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究


2萬(wàn)字 49頁(yè) 原創(chuàng)作品,通過(guò)查重系統(tǒng)

摘 要
隨著環(huán)境污染的加劇和傳統(tǒng)能源的日益枯竭,人們?cè)絹?lái)越重視可再生能源的發(fā)展。風(fēng)力發(fā)電作為人類(lèi)可開(kāi)發(fā)利用的可再生、清潔能源的一種,已經(jīng)成為各種可再生能源發(fā)電技術(shù)中發(fā)展最為成熟的一種,并且具備了大規(guī)模商業(yè)開(kāi)發(fā)的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)條件。由于風(fēng)的隨機(jī)性、間歇性等特點(diǎn),風(fēng)力發(fā)電的輸出功率很不穩(wěn)定,隨著風(fēng)電入網(wǎng)的規(guī)模越來(lái)越大,電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行受到嚴(yán)峻考驗(yàn)。因此,對(duì)風(fēng)電輸出功率的預(yù)測(cè)顯得尤為重要。
本論文主要根據(jù)J地S風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際測(cè)量的風(fēng)速數(shù)據(jù)以及風(fēng)電機(jī)組的輸出功率數(shù)據(jù)開(kāi)展風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)研究。主要的研究?jī)?nèi)容及成果如下:
(1)在閱讀文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,對(duì)各種風(fēng)電輸出功率方法進(jìn)行分析歸納。
(2)從理論上對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析研究,對(duì)其結(jié)構(gòu)特性功能特性以及優(yōu)缺點(diǎn)學(xué)習(xí)方法等進(jìn)行概括和總結(jié)。
(3)深入研究RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理以及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行概括總結(jié),進(jìn)而構(gòu)建基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電輸出功率模型,應(yīng)用MATLAB軟件,借助“梯度下降法”訓(xùn)練該預(yù)測(cè)模型,編寫(xiě)相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型程序。
(4)通過(guò)對(duì)J地S風(fēng)電場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后預(yù)處理,建立原始風(fēng)電輸出功率和預(yù)測(cè)風(fēng)電輸出功率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,運(yùn)用MATLAB所編寫(xiě)的風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)程序?qū)υ擄L(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
(5)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析,包括對(duì)MATLAB所繪制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)風(fēng)速的圖像進(jìn)行分析。
(6)最后,對(duì)本論文研究?jī)?nèi)容進(jìn)行總結(jié),并提出了論文中今后研究的問(wèn)題和方向;


關(guān)鍵詞:風(fēng)電輸出功率;預(yù)測(cè);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);梯度下降法;MATLAB