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王文海

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：西安理工大学更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金陕西省普通高等学校重点学科专项资金建设项目甘肃省电力公司科技项目更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 2篇功率
  • 2篇功率预测
  • 2篇风电
  • 2篇风电功率
  • 2篇风电功率预测
  • 1篇短期风电功率
  • 1篇短期风电功率...
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间分辨率
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇核主成分分析
  • 1篇ELMAN神...
  • 1篇参数优化

机构

  • 2篇西安理工大学

作者

  • 2篇王文海
  • 1篇段建东
  • 1篇雷阳

传媒

  • 1篇电网与清洁能...

年份

  • 2篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
数据分辨率影响风电功率预测精度分析被引量：2
2015年
目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。
徐茂峻雷阳王文海段建东
关键词：风电功率预测时间分辨率ELMAN神经网络
基于最大相关熵准则和核主成分分析的短期风电功率预测
当今化石能源恶化环境并口益枯竭,风力发电等新型能源成为未来的主要发展之道。风电资源间歇性强、波动性大的特点可能对电网的功率平衡、调度优化、稳定性等实时运行造成不利影响,因此很有必要提前把握风力发电机(场)的功率输出和变化...
王文海
关键词：短期风电功率预测参数优化核主成分分析最小二乘支持向量机
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