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文档简介

-[10]是关于天气预报(WeatherResearchForecast，WRF)的一种预测，此文献考虑到风力发电机组所在地的地形条件、风机型号、机组数量、规模等各种因素，纳入到建模过程中去，同时也会运用到人工智能理论，在物理预报的基础上，加入人工智能，就会对建立的模型进行矫正，得到较为满意的结果。采用物理方法推算出各台风电机组轮毂高度处风速和风向，并采用ANN学习各台风电机组的历史输出功率，预测各台风电机组未来输出功率，最后综合得到整个风电场的预测功率。由于风电机组各处的不同都要考虑到，所以这个方法满足了基本要求，同时也要考虑到风电机组的功率曲线的变化，是否会随着时间以及其他因素的变化所变化。同时也要知道，多台风机预测误差也可以通过正负抵消，减小预测误差。这种将物理方法和组合方法所组合起来的方法可以对当地风电机组处的风速、阶段功率以及全场功率进行预测。有一种特殊方法，在这里特别提出——物理方法和小波偏最小二乘法结合的风电功率预测算法。这种方法就很好的体现了组合方法的优越性，它可以做到数据去噪和样本预处理，提取输入因素成分，解释因变量，以此就可以提高预测精度。（二）统计方法与统计方法组合由于统计方法与统计方法之间也有所不同，所以利用这种组合，可以得到更加想要的数据结果。比如说利用小波神经网络将风速和风电功率进行分解，在不同的尺度上。接着对频率不同的分量进行预测，可以采用BP神经网络，将会得到一个新的预测结果

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