中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2011年
11期
73-77
,共5页
混沌理论%相空间重构%短期风电功率预测%RBF神经网络%BP神经网络
混沌理論%相空間重構%短期風電功率預測%RBF神經網絡%BP神經網絡
혼돈이론%상공간중구%단기풍전공솔예측%RBF신경망락%BP신경망락
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.通过对风电场发电功率的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌属性,并在此基础上,利用相空间重构理论建立了关于风力发电功率的RBF神经网络与BP神经网络预测模型,并进行了实际预测.通过对结果进行对比分析,显示该模型可以得到较高的短期发电功率预测精度,更好地满足实际现场需要.
隨著風電機組裝機容量的持續高速增加以及大規模風電場的建設,各箇國傢(地區)的電網對風電的重視程度也在增加,風電場髮電功率的短期預測對于風電場併網以及電網的調度起著至關重要的作用.通過對風電場髮電功率的時間序列進行分析,錶明該序列具有混沌屬性,併在此基礎上,利用相空間重構理論建立瞭關于風力髮電功率的RBF神經網絡與BP神經網絡預測模型,併進行瞭實際預測.通過對結果進行對比分析,顯示該模型可以得到較高的短期髮電功率預測精度,更好地滿足實際現場需要.
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