基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究

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摘 要：近年来，江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口，电力系统频率失稳的风险增加，因此，在电力保供工作中，稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性，准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本，协助电力系统调度部门调整调度计划，提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发，提出了1种基于近邻传播（AP）聚类算法的径向基函数（RBF）神经网络风速预测方法（即“AP-RBF方法”）。（剩余10491字）

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