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题名基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测研究
被引量:8
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作者
栾毅
杨永强
剡文林
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机构
云南电力调度控制中心
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出处
《能源与环保》
2018年第10期140-146,共7页
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文摘
随着地球上的化石燃料的不断消耗,风能作为清洁、安全的能源正在改变着全球能源结构,由于自然风具有随机性、波动性和不可控制性,造成风电场在发电时,发电功率产生巨大的波动,为了提高风电功率预测精度,采用人工神经网络和相似日的方法,以云南某电场风电场发电功率的数据为例,建立模型对风电功率进行了短期预测,研究得出:该方法能够有效地对风电场功率进行预测;与传统BP神经网络相比而言,基于人工神经网络和相似日的方法具有很强的非线性学习的能力,对提高高精度风电场输出功率的预测很有帮助;基于人工神经网络和相似日的方法预测误差概率,误差概率分布符合正态分布,可以作为风电场发电功率误差的置信区间估计和预测的依据,研究为风电功率的预测提供了一定的借鉴意义。
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关键词
人工神经网络
相似日
风电功率
短期预测
预测精度
输出功率
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Keywords
artificial neural network;similar day;wind power;short-term prediction;prediction accuracy;output power
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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