基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究

被引：45

作者：

冬雷 ^{[1
,2
]}

王丽婕 ^{[1
]}

高爽 ^{[1
]}

廖晓钟 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 北京理工大学信息科学技术学院

[2] 不详

来源：

关键词：

风力发电; 混沌属性; 功率预测; 神经网络;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2008.12.020

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

通过对风力发电系统的发电功率时间序列进行低维非线性动力学建模,表明该时间序列呈现混沌特性。在此基础上,利用混沌时间序列的相空间理论建立了风力发电功率神经网络预测模型,对风力发电功率的短期预测进行了分析和研究,并得到了较高的精度。本文研究数据均来自大唐赛罕坝百万千瓦级风电场。

引用

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共 4 条