一种实时校正的改进BP神经网络超短期风速预测模型

被引：14

作者：

张文 ^{[1
]}

胡从川 ^{[2
]}

阙波 ^{[3
]}

滕明尧 ^{[1
]}

钱海 ^{[1
]}

杨昊 ^{[1
]}

机构：

[1] 都城绿色能源有限公司

[2] 鲁能集团有限公司

[3] 国网浙江省电力公司

来源：

电网与清洁能源 | 2016年 / 32卷 / 09期

关键词：

风速预测; BP神经网络; 实时校正;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储]; 140502 [人工智能];

摘要：

风电机组出力可由风速计算得出,提高风速预测精度对减小风电并网冲击、合理调度风能资源至关重要。基于风电场气象及风速数据的时间连续性,提出了一种加入误差实时校正环节及风速变化趋势分析的改进方法介绍,在提高风速预测精度的同时有效改善了过校正情况。采用某个风电场的实际运行数据进行了仿真,结果表明,所提出的改进BP神经网络风速预测模型方法具有较好的预测精度。

引用

页码：118 / 122+127 +127

页数：6

共 18 条

[1]

MATLAB智能算法30个案例分析.[M].史峰; 王辉; 编著.北京航空航天大学出版社.2011,

[2]

神经网络原理.[M].(美)SimonHaykin著;叶世伟;史忠植译;.机械工业出版社.2004,

[3]

风电场功率短期预测方法研究 [D].