基于GRNN全信息神经网络的超短期风速预测研究

为了更好地研究风功率预测,风速预测显得至关重要。国内神经网络文献均只表现出了短期风速预测,而对于超短期风速预测的神经网络数学模型却相对稀少。引入了GRNN神经网络,详细说明了该方法的超短期风速预测原理并建立了数学模型;为了使超短期风速预测精度有一个良好的对比性分析,将影响风电输出功率的各NWP(numerical weather prediection)信息(包括风速、风向、气温、气压)进行组合,以国内某风电场2014年5月份的各NWP数据进行算例分析,实验结果表明,GRNN全信息神经网络可以达到很好的预测精度,而且运算网络的稳定性甚优。