1、“.....常用的归化方法有最大最小法和平均数方差法。采用最大最小法函数形式如下式中,为数据序列中的最小值为数据序列中的最大值。隐含层节点数的确定的隐含层节点数对号前向传递,误差反向传播的多层前馈神经网络,由输入层隐含层和输出层构成。在前向传递过程中,输入信号由输入层经隐含层逐层处理,再到输出层。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差对网络的权进行预测。各层神经元节点数的确定通过分析影响风电场输出功率的因素,可以确定网络的输入层共有个神经元节点,分别代表风速风速风向正弦风向余弦风向正弦风向余弦气压以及温度输出层只有个神经元基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿可以看到误差基本保持在之内图误差曲线结语本文对风电功率预测的方法进行研究......”。

2、“.....采用基于数值天气预报的神经网络,以宁夏风电场的实测数据为例,成功实现风电场的短果误差小于给定值或者迭代次数超于设定值,则结束学习。数据归化数据归化处理的目的是将各维数据限制在个数量级上,避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大。常用的归化方法有最大最小法和平均数计划安排风电机组出力等,对电力系统的功率平衡和经济调度具有重要意义。基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿。图实际功率与预测功率曲线误差分析本文采用实现风电功率预测的误差曲线如图所示,力地提高,预测能力也提高,但这种趋势存在个极限,当达到极限时,随着训练能力地提高,预测能力反而下降,即出现过拟合现象。算法是种信号前向传递,误差反向传播的多层前馈神经网络......”。

3、“.....对电力系统的功率平衡和经济调度具有重要意义。隐含层节点数的确定的隐含层节点数对预测精度有较大影响。节点数太少,网络不能很好地学习,需要和输出层构成。在前向传递过程中,输入信号由输入层经隐含层逐层处理,再到输出层。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差对网络的权值及阈值进行修正,使得预测输出不断逼近期望输出。如国网宁夏电力公司经济技术研究院宁夏银川市摘要该文根据风电场输出功率的影响因素,在平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络,采用宁夏风电场实测数据实现了短期风电功率预测,并对预测误差神经网络,以宁夏风电场的实测数据为例,成功实现风电场的短期功率预测。参考文献谷兴凯,范高锋,王晓蓉等风电功率预测技术综述电网技术,范高锋,王伟胜......”。

4、“.....周毅,侯志明,刘宇迪数值天气预报基础北京气象出版社,作者简介苏婷,女,硕士,工程师,主要研究方向为电力系统次设计根据预测的时间尺度可分为超短期预测短期预测和中长期预测类。差法。采用最大最小法函数形式如下式中,为数据序列中的最小值为数据序列中的最大值。算例分析以宁夏风电场的实测功率数据及不同高度的大气数据为例,在平台下对该风电场的输出功率和输出层构成。在前向传递过程中,输入信号由输入层经隐含层逐层处理,再到输出层。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差对网络的权值及阈值进行修正,使得预测输出不断逼近期望输出。如可以看到误差基本保持在之内图误差曲线结语本文对风电功率预测的方法进行研究......”。

5、“.....采用基于数值天气预报的神经网络,以宁夏风电场的实测数据为例,成功实现风电场的短风电功率预测神经网络数值天气预报由于风电输出功率的间歇性及波动性,将其直接接入电网必然会对电力系统的安全稳定运行造成影响。因此对风电功率进行有效预测,可以让电力运行人员提前制定调基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿程学报,王丽婕,廖晓钟,高阳等风电场发电功率的建模和预测研究综述电力系统保护与控制,周毅,侯志明,刘宇迪数值天气预报基础北京气象出版社,作者简介苏婷,女,硕士,工程师,主要研究方向为电力系统次设计可以看到误差基本保持在之内图误差曲线结语本文对风电功率预测的方法进行研究,根据风电场输出功率的影响因素,采用基于数值天气预报的神经网络,以宁夏风电场的实测数据为例......”。

6、“.....可以看到误差基本保持在之内图误差曲线结语本文对风电功率预测的方法进行研究,根据风电场输出功率的影响因素,采用基于数值天气预报的良,体现在其对后来的预测能力,即泛化能力。般情况下,随着训练能力地提高,预测能力也提高,但这种趋势存在个极限,当达到极限时,随着训练能力地提高,预测能力反而下降,即出现过拟合现象。国网宁夏电力公司经济文主要考虑与风速短期波动相关的短期风电功率预测问题。根据预测系统输入数据可分为不采用数值天气预报数据以及采用数值天气预报数据两类。基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿。图实际功率与预测功率曲和输出层构成。在前向传递过程中,输入信号由输入层经隐含层逐层处理,再到输出层。如果输出层得不到期望输出......”。

7、“.....根据预测误差对网络的权值及阈值进行修正,使得预测输出不断逼近期望输出。如功率预测。参考文献谷兴凯,范高锋,王晓蓉等风电功率预测技术综述电网技术,范高锋,王伟胜,刘纯等基于人工神经网络的风电功率预测中国电机工程学报,王丽婕,廖晓钟,高阳等风电场发电功率的建模和预测研究综计划安排风电机组出力等,对电力系统的功率平衡和经济调度具有重要意义。基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿。图实际功率与预测功率曲线误差分析本文采用实现风电功率预测的误差曲线如图所示,差的原因进行分析。关键词风电功率预测神经网络数值天气预报由于风电输出功率的间歇性及波动性,将其直接接入电网必然会对电力系统的安全稳定运行造成影响。因此对风电功率进行有效预测......”。

8、“.....在平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络,采用宁夏风电场实测数据实现了短期风电功率预测,并对预测误差的原因进行分析。关键词基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿可以看到误差基本保持在之内图误差曲线结语本文对风电功率预测的方法进行研究,根据风电场输出功率的影响因素,采用基于数值天气预报的神经网络,以宁夏风电场的实测数据为例,成功实现风电场的短预测精度有较大影响。节点数太少,网络不能很好地学习,需要增加训练次数,训练的精度也受影响节点数太多,训练时间增加,网络容易过拟合。最佳隐含层节点数需要试验获得。神经网络的泛化能力个神经网络是否优计划安排风电机组出力等,对电力系统的功率平衡和经济调度具有重要意义。基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿......”。

9、“.....及阈值进行修正,使得预测输出不断逼近期望输出。如果误差小于给定值或者迭代次数超于设定值,则结束学习。数据归化数据归化处理的目的是将各维数据限制在个数量级上,避免因为输入输出数据数量级差别较大而点,即风电场输出功率通常个隐含层就可以逼近任意复杂的非线性模型,因此选择个隐含层,隐含层的最佳神经元节点数根据仿真实验获得。基于数值天气预报的短期风电功率预测研究原稿。算法是种信差法。采用最大最小法函数形式如下式中,为数据序列中的最小值为数据序列中的最大值。算例分析以宁夏风电场的实测功率数据及不同高度的大气数据为例,在平台下对该风电场的输出功率和输出层构成。在前向传递过程中,输入信号由输入层经隐含层逐层处理,再到输出层......”。