采用气象信息的神经网络应用于短期风力发电功率预测

被引：4

作者：

徐星 ^{[1
]}

张虹 ^{[2
]}

乐海洪 ^{[2
]}

徐敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 南昌大学信息工程学院

[2] 江西省电力设计院

来源：

南昌大学学报(工科版) | 2011年 / 01期

关键词：

风电场; 功率; 人工神经网络; 均方误差;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

针对江西省某风电场的风速和功率的历史数据,分别结合当地的温度、气压、相对湿度,采用人工神经网络进行预测,预测未来2 h的功率,并分析每种气象数据对风电场功率预测影响程度,预测结果表明:针对该风电场,对功率预测最大的因素是温度,其次是气压和湿度,将3种气象因素综合考虑,预测均方误差达到31.2%,对风电场的安全调度与经济运行具有一定的指导价值。

引用

页码：83 / 85

页数：3

共 7 条

[1]

基于气象因子的BP神经网络风电场风速预测 [J].