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基于深度置信网络的风功率预测研究
文献摘要：
针对风电机组功率预测精度低的问题,提出基于深度置信网络的功率预测方法.根据风机的运行特点,结合深度学习网络的结构特征进行分析,搭建功率预测模型.通过无监督训练,将输入变量的内部特征逐层提取出来,并采用BP神经网络对偏移量进行有监督训练,经过误差微调后输出预测结果.综合考虑多种因素对机组输出功率产生的影响,并将以上因素进行归一化处理后作为模型的输入变量,在Matlab上对所建模型进行验证分析,证明该模型预测具有较高的准确性.
文献关键词：
功率预测;深度置信网络;Matlab;验证分析
中图分类号：
作者姓名：
刘姝;张丽红;祁庆丰
作者机构：
沈阳工程学院新能源学院,辽宁 沈阳 110136;沈阳工程学院电力学院,辽宁 沈阳 110136;华能新能源股份有限公司辽宁分公司,辽宁 沈阳 110001
文献出处：
引用格式：
[1]刘姝;张丽红;祁庆丰-.基于深度置信网络的风功率预测研究)[J].东北电力技术,2022(10):6-11
A类：
B类：
深度置信网络,风功率预测,预测研究,风电机组,风机,运行特点,深度学习网络,建功,功率预测模型,无监督训练,逐层提取,偏移量,有监督,微调,输出预测,输出功率,归一化处理,Matlab,验证分析
AB值：
0.348112
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