[发明专利]基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法和系统有效
| 申请号： | 201010557446.6 | 申请日： | 2010-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN102479339A | 公开（公告）日： | 2012-05-30 |
| 发明（设计）人： | 董朝阳;黄杰波;孟科 | 申请（专利权）人： | 香港理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳市顺天达专利商标代理有限公司 44217 | 代理人： | 郭伟刚 |
| 地址： | 中国香港*** | 国省代码： | 中国香港;81 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法，其中包括步骤S1、根据预设的预测时间间隔确定混合神经网络预测模型的输入变量和输出变量；S2、根据所述混合神经网络预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明还涉及一种基于混合神经网络的风电场短期风速预测系统，其中包括变量确定模块：用于根据预设的预测时间间隔确定混合神经网络预测模型的输入变量和输出变量；以及预测模块：用于根据所述混合神经网络预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明的基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法和系统计算速度快、可靠性高、解决了完全依赖物理预测模型的技术难题、又可以克服单一模型预测误差波动大的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 电场 短期 风速 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据预设的预测时间间隔确定混合神经网络预测模型的输入变量和输出变量；S2、根据所述混合神经网络预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。
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