风电场发电功率短期预测组合模型研究

被引：13

作者：

牛晨光 ^{[1
,2
]}

游晓科 ^{[1
]}

赵震云 ^{[2
]}

刘观起 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学电气与电子工程学院

[2] 河北省电力公司

来源：

华北电力大学学报(自然科学版) | 2012年 / 39卷 / 03期

关键词：

短期风电功率预测; 神经网络; 时间序列; 组合预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

随着风电机组装机容量的持续高速增加以及大规模风电场的建设,各个国家(地区)的电网对风电的重视程度也在增加,风电场发电功率的短期预测对于风电场并网以及电网的调度起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型,通过判断功率时间序列的混沌属性,还原其规律性,以达到提高预测准确度的要求;结合时间序列模型,建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析,显示组合模型可以得到较高的短期发电功率预测准确度,更好地满足实际现场需要。

引用

页码：29 / 34

页数：6

共 6 条

[1] 基于时间序列的数据预测问题研究.[D].杨宇鹏.吉林大学.2010, 09
[2] 风电场风速和发电功率预测研究
杨秀媛
肖洋
陈树勇
[J]. 中国电机工程学报, 2005, (11) : 1 - 5
[3] 非负权重最优组合预测方法的基本理论研究
马永开
唐小我
杨桂元
[J]. 运筹与管理, 1997, (02) : 1 - 8
[4] MATLAB神经网络应用设计.[M].傅荟璇; 等编著.机械工业出版社.2010,
[5] 混沌时间序列预测理论与方法.[M].韩敏; 编著.中国水利水电出版社.2007,
[6] Distribution of mutual information.[J].Henry D.I. Abarbanel;Naoki Masuda;M.I. Rabinovich;Evren Tumer.Physics Letters A.2001, 5

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