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基于相似日和风速连续性的风电场短期功率预测
被引:9
作者
:
倪鹏
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机构:
国网山东省电力公司乳山市供电公司
倪鹏
孙富荣
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国网山东省电力公司乳山市供电公司
孙富荣
机构
:
[1]
国网山东省电力公司乳山市供电公司
来源
:
山东电力技术
|
2016年
/ 43卷
/ 11期
关键词
:
相似日;
相似曲线;
风速;
BP神经网络;
功率预测;
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
:
对风电场进行短期功率预测能够有效减小风电场出力波动对电力系统的影响,降低电力系统的运行成本和旋转备用。综合考虑天气因素以及风速连续性的影响,提出基于相似日和风电连续性的风电场短期功率预测方法。首先,完成BP神经网络训练样本的选择,然后利用预测日前一天的风速作为输入,完成预测日功率的预测,最后将此模型运用于威海某风电场,并与仅考虑风速连续性得到的预测结果相比较,分析预测误差,结果表明前者预测精度更高。
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基于时间序列和神经网络法的风电功率预测
[J].
麻常辉
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基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测
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潘雪
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王伟胜
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戴慧珠
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范高锋
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基于人工神经网络的风电功率预测
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翁莎莎
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[1]
基于时间序列和神经网络法的风电功率预测
[J].
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麻常辉
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吕晓禄
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短期风电功率预测误差综合评价方法
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基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测
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冯双磊
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基于组合预测的风电场风速及风电机功率预测
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风电场输出功率的组合预测模型
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基于人工神经网络的风电功率预测
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基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型
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风电接入对电力系统的影响
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迟永宁
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风电场短期风速预测探讨
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