风电场的离线预测

张家口一个风电场的离线预测，核心算法是神经网络

clear

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%原始数据
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load zjk;
for i=1:41978
    p（i）=P（i1）;
    t（i）=P（i+6）;
end                           %一个点作为输入
%p=p‘;
h=205;
[normInputps] = mapminmax（p）;
[normTargetts] = mapminmax（t）;
trainSample.P=normInput（11:6000）;
trainSample.T=normTarget（11:6000）;
validateSample.P=normInput（16001:6870）;
validateSample.T=normTarget（16001:6870）;
preSample.P=normInput（16871:8100）;
preSample.T=normTarget（16871:8100）;
goal= 0.01;
spread=1;
MN=50;
DF=10;
net = newrb（trainSample.PtrainSample.TgoalspreadMNDF）;
[normTrainOutput] = sim（nettrainSample.P）;
[normValidateOutput]=sim（netvalidateSample.P）;
[normPreOutput] = sim（netpreSample.P）;
trainOutput = mapminmax（‘reverse‘normTrainOutputts）;
trainInsect = mapminmax（‘reverse‘trainSample.Tts）;
validateOutput = mapminmax（‘reverse‘normValidateOutputts）;
validateInsect = mapminmax（‘reverse‘validateSample.Tts）;
preOutput = mapminmax（‘reverse‘normPreOutputts）;   %！！！预测
preInput = mapminmax（‘reverse‘preSample.Tts）; %真实值
for k=1:h
    preOutputHOff（k）=mean（preOutput（16*k-5:6*k））;
    preInputHOff（k）=mean（preInput（16*k-5:6*k））;
    maeHOff（k）=abs（（preOutputHOff（k）-preInputHOff（k）））;
end
disp（‘The MAE error is :‘）;
%disp（MAE）;
RMSHOff = （preOutputHOff-preInputHOff）.^2;
RMSHOff=mean（RMSHOff）;
RMSHOff=RMSHOff^（0.5）;
figure
plot（1:1230preOutput‘b-‘1:1230preInput‘g--‘）;
title（‘绿色为真实值，蓝色为预测值‘）
xlabel（‘时间‘）;
ylabel（‘风速‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1582  2012-05-29 21:24  zjkoffline.m

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