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基于极限学习机的风电输出功率预测

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针对风电网中电机的精确估计及电网的动态调整问题,提出了基于极限学习机(ELM)的风电机组功率预测实现方法.首先对EML中的隐含层激励函数进行建模,其次通过预处理样本数据、确定激活函数、最大隐含层节点数和最大主成分数、判断RMSECV均值、输出权值及输出矩阵计算等步骤来预测风电机组输出功率,最后通过系统仿真和数据对比分析验证了论文所提出的方法在电机的精确估计及电网的动态调整方面的性能增益.
Wind Power Output Prediction Based on Extreme Learning Machine

马骥、马忠彧、马宏锋

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电子科技大学电子科学与工程学院(示范性微电子学院)成都 610051

兰州工业学院电子信息工程学院 兰州 730050

甘肃省资源环境信息化工程实验室 兰州 730050

电机估计 电网调整 极限学习机

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2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.07.038

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(7)
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