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| 1 | 基于GA-Elman神经网络的短期风电功率预测显示文摘风电功率预测研究已经成为风能安全保障中十分重要的一部分,然而,由于风速信号是非平稳的,所以要实现高精度的预测是很困难的。针对风电功率短期预测,采用遗传算法对神经网络的阈值、权值进行优化,提出将遗传算法优化的Elman神经网络混合预测模型应用于酒泉风电基地某风电场短期风电功率预测。以酒泉风电基地某风电场风速、温度和风电功率的历史数据为样本,通过仿真验证表明,该混合预测模型与传统的BP、Elman神经网络模型相比,在进行短期风电功率预测时精度更高,在实际风电功率预测中更具备实用性。 | 赵建平 李刚 | 2017 | 陕西电力2017，45，3： | 10 |
| 2 | 基于改进果蝇神经网络的短期风电功率预测显示文摘针对当前风电预测模型计算量过大、收敛速度过慢、预测精度不够等问题,提出通过果蝇优化算法(FOA)对神经网络的初始参数进行动态调整,由于自适应果蝇算法本身具有计算简单、收敛速度快等特点,通过与Elman神经网络的结合,能够降低模型的预测误差、提高模型收敛速度。最后,通过仿真实验与传统预测模型进行对比,结果表明所提出的方法是有效的。 | 李刚 吴潮 赵建平 | 2018 | 测控技术2018，37，7： | 8 |
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