基于人工神经网络模型的风速预测

被引：63

作者：

黄小华 ^{[1
]}

李德源 ^{[2
]}

吕文阁 ^{[2
]}

成思源 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东工业大学实验教学部

[2] 广东工业大学机电工程学院

来源：

太阳能学报 | 2011年 / 32卷 / 02期

基金：

广州市科技计划项目;

关键词：

神经网络; 风速预报; ARMA模型; 风气互补发电系统;

D O I：

10.19912/j.0254-0096.2011.02.010

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：

利用在达坂城风电场30m轮毂高处的1min实测风速数据,采用人工神经网络模型ANN对未来短时间风速进行预报。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数,并对模型进行了误差分析。研究结果表明,使用BP神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好的效果,误差较ARMA模型更精确,但是对于突变信息的处理能力仍然有限。

引用

页码：193 / 197

页数：5

共 7 条

[1]

风电场整体风速功率模型及风速预报 [D].