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matlab风电功率预测.rar
1、利用历史数据进行风电功率预测,数据的质量对预测准确度有很大的影响,此外,了解风速、功率在不同时段的变化特性,采取针对性、差异化的参数配置,有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的适应性。本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类,剔除不合理的数据,再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真;
2022-06-30
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