基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的风电功率实时预测研究

被引：9

作者：

杨茂

黄宾阳

机构：

[1] 东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室

来源：

可再生能源 | 2017年 / 01期

关键词：

风电功率; 实时预测; 缓冲算子; 卡尔曼滤波; 高频分量;

D O I：

10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2017.01.016

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

文章针对风电功率预测的精度问题,提出了一种基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的神经网络预测模型。通过建立灰色缓冲算子,消除数据中的冲击扰动,还原其本身的特性;对缓冲之后的数据进行训练,建立人工神经网络进行滚动预测;利用卡尔曼滤波器对预测结果进行二次修正,消除预测结果中的奇异点。仿真结果表明,与传统的预测方法相比,该模型可有效地提高预测精度。

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页数：9

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