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一种风电场风速智能预测方法(专利号201210036118.0),所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出;数据序列分层是采用小波包分解法,将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出,风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数;建立数学模型,是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理,对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算,然后进入数据栈;对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算,然后进入数据栈;当所有数据全部到达数据栈后,数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算,最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法,能够实现多步超前预测。
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