《表3 拉依达准则+最优阶数平滑处理后数据为输入的各算法预测误差》
由表1~4可知,无论输入的数据是否经过预处理,以BP神经网络作为预测算法,得到风功率的RMSE和MAE均为最小的,故本文选用BP神经网络进行风功率的预测。
图表编号 | XD0038176400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.01.20 |
作者 | 许梦田、王洪哲、赵成萍、严华 |
绘制单位 | 四川大学电子信息学院、国网辽宁省电力有限公司电力调度控制中心、四川大学电子信息学院、四川大学电子信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
由表1~4可知,无论输入的数据是否经过预处理,以BP神经网络作为预测算法,得到风功率的RMSE和MAE均为最小的,故本文选用BP神经网络进行风功率的预测。
图表编号 | XD0038176400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.20 |
作者 | 许梦田、王洪哲、赵成萍、严华 |
绘制单位 | 四川大学电子信息学院、国网辽宁省电力有限公司电力调度控制中心、四川大学电子信息学院、四川大学电子信息学院 |
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