| 摘要: |
| 为了解决风电功率神经网络预测输入变量多、计算效率低、泛化能力较差的缺点，采用主成分分析法(PCA)减少变量数。用神经网络动态集成的方法构建出较强泛化能力的BP网络集成。采用南方某风电场的数据进行了预测，比较了选取全部气象参数、部分气象参数和基于PCA处理后的数据作为神经网络输入对预测精度和计算效率的影响，结果表明采用PCA能在不降低预测精度的情况下，大大提高运算速度。通过对比单个和集成BP神经网络预测结果发现，采用集成网络的预测精度比单个BP网络精度有所提高，特别是风速突变的情况下更加明显。 |
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| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2013.04.009 |
| 分类号: |
| 基金项目:风功率预测；主成分分析；神经网络集成 |
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