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利用新陈代谢灰色预测、样本自适应BP 神经网络和时间序列分析分别进行风电功率实时预测和日前预测，并采用熵值取权法确定组合权重，引入自控机制，构建反馈，提出组合预测法和基于时间序列的卡尔曼滤波法。研究结果表明，组合预测模型能减少各预测点较大误差的出现，而卡尔曼滤波能大幅消减原始序列的波动影响。-Use of metabolic gray forecast, sample adaptive BP neural network and time sequence analysis respective
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The doubly fed induction generator (DFIG) is widely
used in wind energy. This paper proposes a model-based predictive
controller for a power control of DFIG. The control law is derived
by optimization of an objective function that considers the
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这是一篇关于风电场功率预测的文章，对学习该领域的人有很大帮助。-this book is about wind power prediction paper,it is useful for researching in this area.
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关于风电场风速及发电功率预测的集中方法研究综述-A summary of the research on wind speed and generation power prediction of wind farm
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准确的风电功率预测有利于含大规模风电电力系统的安全可靠、持续稳定运行，掌握风电功率预测误差的分布特征，对风电大规模并网有重要意义。以吉林省某风电场的实测数据为例，对风电功率进行超短期预测，利用非参数估计对预测误差分布进行拟合，分析了非参数估计与预测方法、预测时间间隔、预测误差概率分布形态以及风电场装机容量的关系，验证了所提出方法的有效性。(Accurate wind power prediction is conducive to safe, reliable, continuous and s
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