李科
- 作品数：10 被引量：3H指数：1
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- 基于改进RBF神经网络的光伏电站群区域功率预测方法
- 本发明公开一种基于改进RBF神经网络的光伏电站群区域功率预测方法，包括以下步骤：划分整个区域为若干子区域，进行数据质量控制，剔除明显不合实际的数据点；计算各子区域内光伏电站实测功率与子区域总实测功率间的相关性系数，为每一...
- 周永华陆源李科张国建郭彦飞李岩
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- 一种风电场发电功率超短期预测方法
- 本发明公开了一种风电场发电功率超短期预测方法，包括以下步骤：A）获取风电场的实测功率数据和短期预测功率数据；B）对获取的数据进行数据预处理；C）根据预处理后的风电场的实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的...
- 周永华张国建郭彦飞李科郭宇能梁进
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- 一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法
- 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类...
- 黄东晨郭彦飞熊欢李科李浩文杜业冬陈雨帆陶子彬王坤曾浩张熹赵福林戴维韦伟
- 一种光伏电站发电功率超短期预测方法
- 本发明公开了一种光伏电站发电功率超短期预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据；步骤2：对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理；步骤3：根据预处理后的光伏...
- 李科张国建郭彦飞周永华郭宇能梁进
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- 一种风电场发电功率超短期预测方法
- 本发明公开了一种风电场发电功率超短期预测方法，包括以下步骤：A）获取风电场的实测功率数据和短期预测功率数据；B）对获取的数据进行数据预处理；C）根据预处理后的风电场的实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的...
- 周永华张国建郭彦飞李科郭宇能梁进
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- 一种改进的风电功率超短期组合预测
- 2014年
- 为提高风电功率超短期预测精度,针对目前的风电功率超短期组合预测算法都是将各子预测算法的权重设为固定值,导致风电功率超短期预测结果精度不高的问题,提出一种改进的风电功率超短期组合预测算法。该算法包含BP神经网络、天气预报、实测功率外推法等子预测算法,结合实际运行情况判断各子预测算法的执行结果,并根据执行结果动态改变各子预测算法的权重,以保持较高的预测精度。实际应用效果表明:该算法预测精度较高,运行效果较好,4h内的预测均方根误差在10%以内。
- 秦昭晖李科张静杨继高
- 关键词：BP神经网络组合预测
- 一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法
- 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类...
- 黄东晨郭彦飞熊欢李科李浩文杜业冬陈雨帆陶子彬王坤曾浩张熹赵福林戴维韦伟
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- 基于最佳预测步长的超短期风电功率预测被引量：1
- 2015年
- 研究了风电场超短期风电功率预测问题,提出一种基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。为减小模型原始输入数据所导致的预测误差,对原始输入数据进行预处理。通过对比分析基于不同预测步长的超短期风电功率预测模型得到超短期功率预测结果,采用均方根误差作为选择模型最佳预测步长的判据,确定最佳预测步长,建立基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。利用陕西地区某风电场2014年10~11月的实测功率和短期预测功率数据进行建模和验证,结果验证了该方法的有效性。
- 周永华张国建李科郭彦飞韦伟王杰
- 关键词：风电功率均方根误差
- 基于优先选择的风电功率超短期预测被引量：2
- 2013年
- 提出一种基于优先选择的风电功率超短期预测算法,该算法结合BP神经网络、天气预报、实测功率外推法等多种预测算法,并能动态选择输入数据最优的预测算法进行预测。优先选择法的各个子算法分别采集不同的输入数据进行预测,这种做法能有效地规避单一输入数据无效时,整个预测失败的情况。同时,结合在线建模,能动态调整各个子算法的执行顺序。经过实际运行后,该算法运行效果较好,4h内的预测均方根误差在10%以内。
- 秦昭晖李科李岩
- 关键词：BP神经网络
- 一种光伏电站发电功率超短期预测方法
- 本发明公开了一种光伏电站发电功率超短期预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据；步骤2：对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理；步骤3：根据预处理后的光伏...
- 李科张国建郭彦飞周永华郭宇能梁进
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