基于风光混合模型的短期功率预测方法研究

被引：19

作者：

孔波利 ^{[1
]}

崔丽艳 ^{[1
]}

丁钊 ^{[1
]}

李现伟 ^{[1
]}

王以笑 ^{[2
]}

机构：

[1] 许继电气股份有限公司

[2] 微电网系统公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2015年 / 43卷 / 18期

关键词：

光伏发电; 风力发电; 神经网络; 功率预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM61 [各种发电];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

准确地预测风力发电及光伏发电的输出功率对提高风光互补供电系统的调度质量具有重要意义。建立了基于BP神经网络的风光混合预测模型,将现有技术中分两次预测的风电功率和光伏功率采用同一个预测模型,同时实现整个区域风电场及光伏电站的输出功率预测,在简化预测方法的同时提高预测准确度。通过某海岛的风电及光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差。结果表明该方法具有较高的预测精度,对风光混合的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。

引用

页码：62 / 66

页数：5

共 11 条

[1] 基于风光联合概率分布的微电网概率潮流预测 [J].