基于小波-神经网络的风速及风力发电量预测

发布时间：2017-04-30 13:01

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【摘要】：风能作为可再生清洁能源已得到世界各国的广泛应用。由于风速的不确定性,给保障风力可靠性发电带来了一定的困难。提出了一种较为准确的小波 神经网络法预测风速。该方法利用小波函数将原始波形进行不同尺度的分解,将分解得到的周期分量用时间序列进行预测,其余部分采用神经网络进行预测,最后将信号序列进行重构得到完整的风速预测结果。在神经 网络学习过程中加入了微分进化算法,提高了其收敛速度,解决了局部最小化问题。通过实例分析证明了该算法能较为准确地预测风速。
【作者单位】： 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学);新疆奇台县气象局;
【关键词】： 风力发电 风速预测 小波-神经网络
【基金】：国家863高技术基金项目(2008AA05Z216) 高等学校学科创新引智计划资助(B08013)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言近年来,风能作为可再生能源在全球发展迅速。然而风资源具有多变的特性,当风电穿透功率超过一定值时,必然会严重影响电能质量和电力系统的安全运行。因此准确地预测风电场风速,对于风电场的规划设计、大型风场中风电机组开停机计划的安排、保持电网的安全稳定性、提高经

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本文编号：336869