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- 2017
基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测Keywords: 风电功率,超短期预测,动态神经网络,平均影响值,变量筛选,wind power, ultra-short-term prediction, dynamic neural network(DNN), mean impact value(MIV), variable selection Abstract: 针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题，将神经网络和平均影响值方法相结合，提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率，筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量，建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明，所提模型降低了预测模型的复杂度，减少了测量噪声对预测精度的影响，得到了较好的风电功率预测结果
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