短期风电功率的预测方法

介绍了目前已有的风电功率短期预测方法,包括物理方法和统计方法,综述了国内外已有的风电场功率预测系统及其应用情况,指出了我国风电功率预测系统的研究进程及发展趋向.

浅谈大规模风电接入对电力系统的影响

结合国内多省区风电大规模接入后出现的电网电压水平下降、电力系统稳定性下降等一系列问题,从其对电网调频调峰的影响、对稳态电压分布的影响以及对保护装置的影响等方面,分析问题产生的原因,分析结果表明:大量风电功率的远距离输速,会造成输电线路压降过大,风电场的无功需求和电网线路的无功损耗过大,因此,风电功率预测是十分重要的。

基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测

针对传统的BP神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点,提出粒子群算法改进帝国竞争算法(PSO-ICA),通过PSO算法改进殖民地同化操作提高ICA算法的全局寻优能力,输出全局最优解作为BP神经网络初始权值阈值。同时用主成分分析法降维压缩输入数据,提高网络泛化能力。利用PSO-ICA-BP预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测,仿真结果表明该模型预测误差更小,对短期风电功率预测更有效。