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摘要
本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测系统及方法,其中系统包括数值天气预报模块、实时数据处理模块、神经网络功率预测模块、功率预测修正模块、实时通信模块、控制中心和调度中心,而方法首次使用MIV算法、Tversky模型的数据预处理方法,并采用遗传算法优化神经网络初值的方法进行风电功率预测,能够有效避免神经网络易陷入局部最小值的缺点,大大提高了预测的精度,较好地实现风电场的优化运行。
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本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测系统及方法,其中系统包括数值天气预报模块、实时数据处理模块、神经网络功率预测模块、功率预测修正模块、实时通信模块、控制中心和调度中心,而方法首次使用MIV算法、Tversky模型的数据预处理方法,并采用遗传算法优化神经网络初值的方法进行风电功率预测,能够有效避免神经网络易陷入局部最小值的缺点,大大提高了预测的精度,较好地实现风电场的优化运行。
