基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法

发布时间：2017-12-13 07:18

  本文关键词：基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法

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【摘要】：建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。
【作者单位】： 北方民族大学;宁夏电力公司;宁夏大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50847042)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 随着节能减排压力的增加,风电受到越来越多的关注[1],装机容量急速增加。但因风电输出功率的波动性,给系统调峰带来了严峻挑战,所以急需研究风电功率预测算法,开发预测系统。国外对风电功率预测方法的研究较早,提出了各种不同机理的预测方法[2-7],大致可分为物理方法和统计方

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本文编号：1284275