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基于误差叠加修正的改进短期风电功率预测方法
被引:15
作者:

茆美琴
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机构: 教育部光伏系统工程研究中心,合肥工业大学

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周松林
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[1] 教育部光伏系统工程研究中心,合肥工业大学
来源:
关键词:
风电功率预测;
反向传播神经网络;
误差预测;
支持向量机;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM614 [风能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
对风电功率进行较为准确的预测是合理调整含有风电的电力系统或微电网系统的调度策略,提高其运行稳定性与经济性的有效手段。在分析传统风电功率预测过程的基础上,从基本预测方法在功率预测过程中的使用策略角度出发,提出了不依赖于基本预测方法的新的改进预测思路。在这种改进方法中,增加了误差预测模型,对传统方法的预测值所包含的误差值进行预测,并将通过误差预测模型得到的预测误差与传统方法的预测值叠加作为改进方法的最终预测结果,并以反向传播(BP)神经网络作为基本预测方法对实际风电场进行实例验证分析。计算结果表明:提出的改进风电功率预测方法能够较大幅度地提高预测精度;提出的改进思路和传统改进思路不同,并不涉及基本预测方法内部特性且无需引入其他辅助方法,因而具有良好的通用性。
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周松林
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茆美琴
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杨静玲
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北方民族大学 北方民族大学

丁茂生
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王健
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东北电力大学电气工程学院
华北电力大学电气与电子工程学院 东北电力大学电气工程学院

严干贵
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东北电力大学电气工程学院 东北电力大学电气工程学院

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茆美琴
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机构: 合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心

周松林
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潘迪夫
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中南大学交通运输工程学院 中南大学交通运输工程学院

刘辉
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中南大学交通运输工程学院 中南大学交通运输工程学院

李燕飞
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谷兴凯
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东北电网有限公司 东北电网有限公司

范高锋
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王晓蓉
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赵海翔
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周明
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严正
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倪以信
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李庚银
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