【摘要】：提出了一種基于在線序貫極限學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測方法。利用OSELM學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),將批處理和逐次迭代相結(jié)合,不斷更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了對數(shù)值天氣預(yù)報(bào)風(fēng)速的快速實(shí)時(shí)修正和風(fēng)電機(jī)組輸出功率的快速預(yù)測。隨后,采用計(jì)算機(jī)自助(Bootstrap)法構(gòu)造偽樣本,給出了預(yù)測功率的置信區(qū)間評估。實(shí)例和研究結(jié)果表明,該預(yù)測方法與反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)方法相比,在計(jì)算時(shí)間上更能滿足在線應(yīng)用需求,而且預(yù)測精度相當(dāng),有較好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In this paper, a prediction method of ultra short term wind power based on online sequential extreme learning machine (OS-ELM) is proposed. With the advantages of fast learning speed and strong generalization ability of OSELM, batch processing and successive iterations are combined to continuously update the training data and network structure. The fast real time correction of the numerical weather forecast wind speed and the fast prediction of the output power of the wind turbine are realized. Then, the pseudo-sample is constructed by computer self-help (Bootstrap) method, and the confidence interval evaluation of predicted power is given. Examples and research results show that the prediction method can meet the need of on-line application in computing time more than backpropagation (BP) network and support vector machine (SVM) method, and the prediction accuracy is equal, and it has a better application prospect.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)上海市電力公司;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011AA050204) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277160)~~
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2329301