基于STCP-BP的风速实时预测方法研究

发布时间：2017-11-12 23:03

本文关键词：基于STCP-BP的风速实时预测方法研究

【摘要】：为提高实时预测精度,提出一种新的基于时空相关性和BP神经网络的风速实时预测方法。该方法首先基于风速演变的物理特性,依据目标预测点若干个邻域点的风速及风向信息,建立时空相关性预测(spatio-temporalcorrelation predictor,STCP)模型并得到不等时间间隔的预测风速;然后依据目标预测点的风速序列建立BP神经网络预测模型进行风速的实时预测;最后将STCP结果以一定的滑动时间窗与BP预测模型得到的实时预测风速进行适当加权组合得到最终的预测风速。以某区域多个风电场实测数据为例进行仿真测试,结果表明,与BP预测模型相比,该文提出的STCP-BP组合预测方法可有效提高风速的实时预测精度。
【作者单位】：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金】：国家自然科学基金(51277075) 中央高校基本科研业务费专项资金(12ZX19)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风力发电作为一种新的能源利用方式,在我国呈现规模化的发展态势,并已形成较大规模的区域风电场群[1]。大规模风电并网在带来显著的环境和经济效益的同时,其随机性和间歇性也不可避免地成为电力系统的安全隐患[2]。对风功率进行准确的实时预测,有利于调度部门及时调整计

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