基于混沌理论和RBF神经网络算法的风电功率预测研究

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摘要：风电功率预测对并网后电力系统的发电量调度、优化以及安全稳定地运行具有重要意义。通常算法是通过分析风功率与天气因素的关系等方法来预测的，没有从风机发电系统的角度出发。因此，传统算法使用的数据种类较多，导致模型的训练压力较大，且容易陷入局部极小值点，影响预测结果。由于风力发电时间序列具有混沌特性，本文将混沌理论与RBF神经网络结合应用至风电功率预测中。（剩余5163字）

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