基于PCA-WNN的短期风电预测

作     者：田恒源 周俊龙 申兴东 王灿 TIAN Hengyuan;ZHOU Junlong;SHEN Xingdong;WANG Can

作者机构：华北水利水电大学电力学院河南郑州450000 中南林业科技大学湖南长沙410004 商丘学院河南商丘476000 

出 版 物：《电工技术》 (Electric Engineering)

年 卷 期：2023年第4期

页      码：66-68,154页

摘      要：为了提高风机输出功率的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)、结合小波神经网络(WNN)的短期风电预测方法,通过利用主成分分析(PCA)对初始数据进行降维处理,然后结合小波神经网络进行训练,得到了PCA-WNN预测模型。该方法设计出的模型具有优秀的预测效果,且根据实际数据测试的结果表明,相比于传统BP模型和WNN模型,PCA-WNN模型的预测精度更高。

主 题 词：主成分分析 小波神经网络 PCA-WNN模型 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.04.020

馆 藏 号：203120965...