【摘要】：提出了一種基于在線序貫極限學習機(OS-ELM)的超短期風電功率預測方法。利用OSELM學習速度快、泛化能力強的優(yōu)點,將批處理和逐次迭代相結合,不斷更新訓練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡結構,實現(xiàn)了對數(shù)值天氣預報風速的快速實時修正和風電機組輸出功率的快速預測。隨后,采用計算機自助(Bootstrap)法構造偽樣本,給出了預測功率的置信區(qū)間評估。實例和研究結果表明,該預測方法與反向傳播(BP)網(wǎng)絡、支持向量機(SVM)方法相比,在計算時間上更能滿足在線應用需求,而且預測精度相當,有較好的應用前景。
[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】： 浙江大學電氣工程學院;國網(wǎng)上海市電力公司;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2011AA050204) 國家自然科學基金資助項目(51277160)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2329301