基于组合模型的风电功率短期预测

发布时间：2018-11-01 13:46

【摘要】：为了提高风电功率的预测精度,在单一预测模型的基础上,建立了时间序列模型和RBF神经网络模型的线性组合模型。该模型采用使预测误差平方和达到最小的原理得到单一模型的权重,进而得出风速的预测结果,然后基于风电功率曲线得出风电功率的预测结果。最后以某风电场实测风速数据为例,运用单一模型和组合模型分别对风速进行预测,结果表明,组合模型的预测精度高于单一模型,模型具有一定的实用价值。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of wind power, a linear combination model of time series model and RBF neural network model is established on the basis of a single prediction model. The weight of the single model is obtained by using the principle of minimizing the sum of square of prediction error, and then the prediction result of wind speed is obtained, and then the prediction result of wind power is obtained based on the wind power curve. Finally, taking the wind speed data of a wind farm as an example, the single model and the combined model are used to predict the wind speed respectively. The results show that the prediction accuracy of the combined model is higher than that of the single model, and the model has certain practical value.
【作者单位】： 河北工业大学电气工程学院;华仪电气股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金(51475136) 河北省科技支撑计划(13214604D) 河北省建设科技研究计划(2011-147) 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划(LJRC003)资助项目
【分类号】：TM614

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本文编号：2304098