简介:摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性,提高了预测的精度。
简介:摘要随着人类的发展,对于能源的需求日益增加,而化石燃料有限储量减少,而且由于当前生态环境保护的需要,新能源的发展利用越来越受到各个国家的重视。风能作为现有新能源中重要的组成部分,因具有蕴藏量大、使用环保、分布广泛、可以再生等优势而成为可再生能源发电的最常见的一种形式。本文介绍了风力发电的发展现状以及风电实验的必要性,了解了风速建模的国内外研究现状与发展趋势,描述了风力发电系统的构成与运行原理,总结了风速的一些物理特性,研究了国内外学者对风速的模拟和预测提出的方法。本文的重点在于建立组合风速模型和基于Kaimal谱的风速模型,并且使用仿真软件Matlab/simulink进行了仿真。本文考虑了风剪效应和尾流效应对风速的影响,并且完成了风速模型在有无风剪效应和尾流效应情况下的对比。
简介:摘要负荷预测数据是电力系统运行和规划的重要依据,精准的负荷预测对于提高电力系统实际运行的经济性和可靠性有着非常重要的意义。我国正在推进电力市场的体质改革,对于负荷预测的研究更显得尤为重要。因为对于负荷预测的系统对电力市场提供着重要的技术支持,为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持,在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。因此预测未来长期负荷变化比较可行的也是最有效的方法就是对电力负荷的历史纪录数据进行整理观察,然后针对实际情况和现有的资料查找适合实际情况的负荷预测方法。目前,电力系统长期负荷预测法主要有趋势外推法、时间序列法、回归分析法以及灰色预测法等,而其中灰色计算法对于历史数据要求少,并且对数据分布无特殊要求以及限制,具有运算简便和可检验的优点。故本文选取灰色预测法对长期电力负荷进行仿真运算,检验其对于长期负荷预测的作用。