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风速预测
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2013-12-13 (多图) 基于ARIMA与Elman神经网络的风速组合预测模型
为提高风速数据中非线性部分的预测精度,本文提出了一种基于ARIMA和改进Elman神经网络组合模型对某地区风速进行预测的新方法。ARIMA模型用于描述历史数据的线性关系,改进的神经网络模拟数据的非线性规律。
2012-02-27 大容量电池储能技术在风电中的应用
电力系统是一个动态平衡系统,发输变电与配用电必须时刻保持平衡。而风能是一种间歇性能源,且风速预测存在一定的误差,因此风电场不能提供持续稳定的功率,发电稳定性和连续性较差。
2011-03-16 (多图) 支持向量回归机在风电系统桨距角预测中的应用
在风力发电系统中,随着风速的变化,要使输出功率最佳,需对桨距角进行预测,从而得到某特定风速下的最佳桨距角。支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是根据统计学理论中最小化原则提出来的,由有限数据得到的判别函数,对独立的测试样本能够得到较小的误差,包括支持向量分类机 (Support Vector Classification,SVC)和支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)。
2009-11-02 基于ARM的煤矿瓦斯涌出量预测系统的设计
目前的煤矿瓦斯预测系统大多是将影响瓦斯涌出的物理量如浓度、湿度、风速等发送至井上的中心管理系统中进行分析预测,预测信息难以及时反应到井下作业人员及系统,从而导致不能在第一时间作出反应。基于嵌入式的瓦斯涌出量预测系统便于在井下不同的开采区安装,对当前开采区传感器数据进行处理分析,并预测出该开采区的瓦斯涌出量信息,各个开采区之间不但彼此可以相互通信,而且可以与上位机进行实时交互。
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