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關(guān)鍵詞：lm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群算法 風機特性曲線 訓練數(shù)據(jù) 風速 

摘要：首先采用LM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對風電功率進行預(yù)測,為確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最佳權(quán)值和閾值、避免出現(xiàn)局部最優(yōu),采用蟻群算法進行優(yōu)化;之后通過風速的預(yù)測值確定了預(yù)測精度低的時間點,并利用風電功率特性曲線進一步預(yù)測這些時間點的風電功率;最后采用均方誤差、準確率、合格率指標對預(yù)測結(jié)果進行了定量分析,結(jié)果表明基于蟻群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準確度提高了16.272百分點,合格率提高了18.735百分點,均方誤差降低了3.117。

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