内容提供者
基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测.pptx
2024-10-03
20金币
2.5MB
27页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共27页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测.pptx
汇报人：/目录0102BP神经网络的基本原理非参数核密度估计的概念两者结合的意义03风电功率预测的背景风电功率预测的重要性现有预测方法的局限性和挑战04方法概述数据预处理和特征提取构建BP神经网络模型非参数核密度估计的概率区间预测预测结果的评估和优化05数据来源和样本选择实证研究过程预测结果分析与其他方法的比较和优势分析06研究结论对风电功率预测领域的贡献未来研究方向和潜在应用汇报人：
2024-10-03
20
2.5MB
基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测.docx
基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测摘要：风电功率的准确预测对于风力发电的调度和运营至关重要。本研究针对风电功率预测问题，提出了一种基于LSTM和非参数核密度估计的方法，用于预测风电功率的概率区间。该方法首先利用LSTM网络对风电功率时间序列进行建模，并预测未来时刻的功率值。然后，利用非参数核密度估计方法对预测值进行概率密度估计，从而得到概率区间预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测风电功率的概率区间，并提供了可靠的不确定性信息。关键词
2024-10-20
5
11KB
基于非参数核密度估计的风电功率区间预测.docx
基于非参数核密度估计的风电功率区间预测基于非参数核密度估计的风电功率区间预测摘要：风电是可再生能源的重要组成部分，在能源转型的背景下，对风电功率的预测变得尤为重要。利用风电功率的区间预测可以帮助风电场进行更有效的运营调度和负荷平衡。本论文提出了一种基于非参数核密度估计的风电功率区间预测方法，通过对历史风速和风电功率数据进行建模分析，并利用核密度估计来预测风电功率的概率分布，从而得到风电功率的区间预测结果。实验结果表明，该方法能够高效准确地预测风电功率的区间，对于风电场的运营调度具有重要实际意义。关键词：风
2024-11-10
5
10KB
基于非参数区间估计的风电功率短期预测研究的开题报告.docx
基于非参数区间估计的风电功率短期预测研究的开题报告一、研究背景近年来，随着能源消费的增加以及环境保护意识的提高，新能源的利用倍受关注。风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了越来越多的关注。而风力发电预测是风电场管理和电力系统规划的重要一环，对于保障电网运行的稳定性和经济性具有重要意义。因此，对风电发电量进行准确的短期预测显得尤为重要。传统的风电短期预测方法通常采用基于统计模型的方法，如传统时间序列分析、回归分析和人工神经网络等。但是这些方法都有其局限性，如数据要求较高、偏差较大等问题。因此，本研究将基于非
2024-10-15
5
10KB
基于非参数区间估计的风电功率短期预测研究的任务书.docx
基于非参数区间估计的风电功率短期预测研究的任务书一、任务背景风电作为清洁能源之一，逐渐被重视和应用。但由于风速的不确定性和不稳定性，对风电的功率预测成为风电发电的重要问题之一。目前，常用的方法是基于统计学的模型，但这些模型需要消耗大量的计算资源和时间，并且不适用于非线性的数据分布。而非参数区间估计能够有效地处理这种非线性的数据分布，并且消耗的计算资源更少。因此，本研究将尝试应用非参数区间估计方法用于风电功率短期预测。二、研究目标1.探究非参数区间估计在风电功率短期预测中的应用，分析其优势和不足；2.应用非
2024-10-14
5
10KB