两种基于自适应神经模糊推理系统的风功率预测方法

随着风电渗透率的持续增长,风电功率预测的研究和应用变得非常重要,它将提高电网的安全性、稳定性和接纳能力。文中分别对基于风速预测和基于功率预测的两种风功率预测方法进行了分析,并建立了自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)预测模型。利用吉林省西部某风电场的实测数据,基于ANFIS预测模型采用两种预测方法进行实时多步滚动预测,并与基于线性回归法、滑动平均法和持续法的风电功率实时多步滚动预测得到的预测结果进行比较,结果表明前者的预测精度更高,说明了ANFIS预测模型的有效性,并发现基于功率预测的ANFIS预测方法的精度要高于基于风速预测的ANFIS预测方法。