文献类型：期刊文章

作　　者：周松林[1] 茆美琴[1] 苏建徽[1]

机构地区：[1]教育部光伏系统工程研究中心(合肥工业大学),安徽省合肥市230009

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2009CB219708)~~

年　　份：2011

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：128-132

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20113914370834)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性。仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高、泛化性能更好。

关 键 词：风电功率预测 主成分分析 前馈神经网络 泛化性能

分 类 号：TP391.9]