【摘 要】
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预测径流式水电站发量。针对径流式水电站发电量变化的随机性及水力发电系统的复杂非线性,提出一种基于相空间重构小波神经网络的径流式水电站发电量预测模型,并借助具有全局
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
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预测径流式水电站发量。针对径流式水电站发电量变化的随机性及水力发电系统的复杂非线性,提出一种基于相空间重构小波神经网络的径流式水电站发电量预测模型,并借助具有全局搜索能力的改进粒子群优化算法对小波神经网络特征参数进行优化,提高模型的精度和泛化能力。结果表明：相空间重构小波神经网络模型的预测平均相对误差约为8.7%,相关系数达到0.81,误差分析指标优于传统神经网络预测模型,在多步预测情形下模型的收敛性和稳定性得到较为明显增强,能够准确进行发电量预测。
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