本文關鍵詞：基于小波—BP神經網絡的短期風電功率預測方法

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【摘要】：建立風電功率預測系統(tǒng)并提高其預測精度是大規(guī)模開發(fā)風電的關鍵技術之一�；跀抵堤鞖忸A報,建立了反向傳播(BP)神經網絡風電功率預測模型,并采用某風電場實際數據分析了影響該模型預測精度的因素。針對原始風速及功率序列日特性不明顯、BP神經網絡不能完全映射其特性的缺陷,提出了一種基于小波—BP神經網絡的預測模型。該模型利用小波將風速與功率序列在不同尺度上進行分解,并使用多個BP神經網絡對各頻率分量進行預測,最后重構得到完整的預測結果。研究表明該模型可有效提高預測精度。
【作者單位】： 北方民族大學;寧夏電力公司;寧夏大學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(50847042)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 隨著節(jié)能減排壓力的增加,風電受到越來越多的關注[1],裝機容量急速增加。但因風電輸出功率的波動性,給系統(tǒng)調峰帶來了嚴峻挑戰(zhàn),所以急需研究風電功率預測算法,開發(fā)預測系統(tǒng)。國外對風電功率預測方法的研究較早,提出了各種不同機理的預測方法[2-7],大致可分為物理方法和統(tǒng)計方

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