[发明专利]基于神经网络的短时风速预报方法无效
| 申请号： | 200910219123.3 | 申请日： | 2009-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN101788692A | 公开（公告）日： | 2010-07-28 |
| 发明（设计）人： | 姜宁;朱敏奕;魏磊;高媛媛;孙川永;于广亮 | 申请（专利权）人： | 西北电网有限公司 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G01P5/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陆万寿 |
| 地址： | 710075 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的短时风速预报方法，该方法按照如下步骤：(1)每隔10分钟记录一次同一地区的风速、风向、温度和气压的滑动平均观测值，将所述观测数据按照由前至后的时间顺序排列获得原始风速数据；(2)按照时间顺序，计算相邻时刻的数据，生成原始风速增值序列；(3)将所述原始风速增值输入BP人工神经网络构建风速增值神经网络模型；利用BP人工神经网络计算统计原始风速增量趋势；分别用所述原始风速增值和原始风速增量趋势作为原始数据对RP人工神经网络进行训练；获得风速增值预测值和风速增值误差趋势；(4)利用所述风速增值预测值加入统计噪声还原生成风速预测值；(5)对风速预测值平滑滤波；(6)获得提前4小时风速预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 时风 预报 方法 | ||
【主权项】：
基于神经网络的短时风速预报方法，其特征在于，该方法按照如下步骤：(1)每隔10分钟记录同一地区的风速、风向、温度和气压，连续采集4小时获得由24组数据组成的观测数据，将所述观测数据按照由前至后的时间顺序排列获得原始风速数据；对所述原始风速数据进行滤波预处理；(2)按照时间顺序，计算相邻时刻的数据，生成原始风速增值；(3)将所述原始风速增值输入BP人工神经网络获得风速增值神经网络模型；利用BP人工神经网络计算统计原始风速增量趋势；分别用所述原始风速增值和原始风速增量趋势作为原始数据对BP人工神经网络进行训练；获得风速增值预测值和风速增值误差趋势；(4)利用所述风速增值预测值还原生成风速预测值；(5)对风速预测值平滑滤波；(6)获得提前4小时风速预测值。
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