【摘 要】
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提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用。该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色模型,其中灰色模型进行粗预测,神经网络模型对其
【机 构】
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山西大学,中电投山西新能源有限公司
【基金项目】
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山西省科技重大专项(20111101048)
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提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用。该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色模型,其中灰色模型进行粗预测,神经网络模型对其修正,然后利用马尔可夫法和等维新息的思想对灰色模型进行改进,最终得到精度更高的灰色神经网络模型。利用某风电场实际振动数据,对灰色模型、改进灰色模型、灰色神经网络、改进灰色神经网络等4种方法进行对比。结果表明,改进的灰色神经网络预测精度最高,证实了所提方法准确有效,为风电机组的预知性维修提供了新思路。
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