杨晓峰

作品数：6被引量：97H指数：4
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供职机构：内蒙古电力勘测设计院更多>>
发文主题：风电场人工神经网络风塔资源分析数值天气预报更多>>
发文领域：动力工程及工程热物理电气工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《华东电力》《太阳能学报》《电网与清洁能源》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于邻近测风塔的风电场长期风速估算被引量：5
《太阳能学报》2012年第2期230-235,共6页彭怀午 杨晓峰 冯长青 刘方锐 
国家自然科学基金重点项目(50837003);国家重点基础研究发展计划(2009CB219701)
分别采用线性相关方法、物理方法和支持向量机(SVM)方法对内蒙古不同地形的两个风电场进行了基于邻近测风塔2个月学习数据的10个月平均风速估算研究,给出了较详细的实现过程,并比较了3种估算方法的预测精度。计算结果表明,线性相关方法...
关键词：长期风速估算 线性相关 物理方法 SVM方法 
基于人工神经网络的风电场短期功率预测被引量：22
《太阳能学报》2011年第8期1245-1250,共6页彭怀午 刘方锐 杨晓峰 
国家自然科学基金重点项目(50837003);国家重点基础研究发展(973)计划(2009CB219701)
基于人工神经网络法(ANN)对内蒙古某风电场短期输出功率进行了预测研究,给出了较详细的实现过程,并比较了单一ANN预测方法和基于物理方法与统计方法的混合ANN预测方法的预测精度。计算结果表明,单一ANN预测方法能快速给出预测结果,但预...
关键词：短期功率预测 人工神经网络 混合预测 
基于组合预测方法的风电场短期风速预测被引量：27
《太阳能学报》2011年第4期543-547,共5页彭怀午 刘方锐 杨晓峰 
国家自然科学基金重点项目(50837003);国家重点基础研究发展计划(2009CB219701)
基于持续法、人工神经网络法(ANN)和支持向量机(SVM)3种不同预测模型对内蒙古某风电场短期风速进行了预测研究,比较了不同单一预测模型的预测精度,并进行了4种不同预测模型的组合预测。计算结果表明,单一预测模型中支持向量机方法精度最...
关键词：短期风速预测 持续法 人工神经网络 支持向量机 组合预测 
基于SVM方法的太阳总辐射值的估算被引量：3
《电网与清洁能源》2010年第12期82-84,共3页彭怀午 杨晓峰 刘方锐 
国家自然科学基金项目(50877032);国家自然科学基金重点项目(50837003)
采用支持向量机(SVM)方法对太阳总辐射值进行了估算,并与传统的线性方法进行了对比分析。对于日太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差为2.27(MJ·m-2)/d,平均百分比误差为22%;而对于月太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差约为21(MJ·m-2)...
关键词：太阳总辐射 日照百分率 支持向量机 
基于人工神经网络的风电功率短期预测研究被引量：18
《华东电力》2009年第11期1918-1921,共4页彭怀午 刘方锐 杨晓峰 
国家自然科学基金重点项目(50837003);国家重点基础研究发展计划项目(2009CB219701)
采用人工神经网络方法对内蒙古某风电场10台风机的输出功率进行了预测研究。分别利用不同输入变量和网络结构的4种网络模型进行了预测分析,发现采用风速、风向和温度作为输入变量,4-8-1型的网络结构,预测精度较高,平均绝对误差小于250 ...
关键词：风力发电 风电短期功率预测 人工神经网络 
基于SVM方法的风电场短期风速预测被引量：25
《电网与清洁能源》2009年第7期48-52,共5页彭怀午 杨晓峰 刘方锐 
国家自然科学基金项目(50877032);国家自然科学基金重点项目(50837003)
针对基于支持向量机的风电场短期风速预测进行研究,选择了不同的输入向量(历史风速时间序列,历史风速和温度,历史风速、温度和风向,历史风速、温度和时间)作为输入进行误差对比分析。实测数据及分析结果表明,采用历史风度和温度的二输...
关键词：风电场 短期风速预测 支持向量机(SVM) 
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