基于数值气象数据的BP神经网络风电功率预测_第1页
基于数值气象数据的BP神经网络风电功率预测_第2页
基于数值气象数据的BP神经网络风电功率预测_第3页
基于数值气象数据的BP神经网络风电功率预测_第4页
基于数值气象数据的BP神经网络风电功率预测_第5页
已阅读5页，还剩6页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、基于数值气象数据的基于数值气象数据的BP神经网神经网络风电功率预测络风电功率预测日期：日期：2016年年9月月12日日 BP网络理论简介BP网络是一种具有三层或三层以上神经元的神经网络，包括输入层、中间层（隐层）和输出层。上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。接下来，按照减少目标输出与实际输出之间误差的方向，从输出层反向经过各中间层回到输入层，从而逐层修正各连接权值，这种算法称为“误差反向传播算法”，即BP算法。随着这种误差逆向的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也

2、不断上升。功率预测步骤收集历史发电功率数据数据分析与选取数据预处理建立预测模型模型参数设定发电功率预测预测误差e输出预测功率值校正与改进模型YN数据分析与选取选取预测日前两周内的历史发电功率数据u 将一周的7天分为工作日（星期一到星期五）和休息日（星期六和星期天）两种类型。u 将一周分为星期一、星期二到星期五、星期六和星期日4种类型。u 将一周的7天每天都看做一种类型，共有7种类型。 BP神经网络建模BP神经网络结构图nxix18x1yiw1基于数值气象数据的BP神经网络建模基于数值气象数据的BP神经网络预测风电功率模型结构图nxix18x1yiw1温度风向风速历史功率风电功率输出BP神经网络建模作用函数:(0,1)S型函数 BP神经网络建模误差函数为二乘误差函数： BP神经网络建模权值、阀值更新：权值加快迭代

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论