电网与清洁能源
電網與清潔能源
전망여청길능원
ADVANCES OF POWER SYSTEM & HYDROELECTRIC ENGINEERING
2012年
12期
87-91
,共5页
风力发电功率%Elman神经网络%预测模型%短期预测
風力髮電功率%Elman神經網絡%預測模型%短期預測
풍력발전공솔%Elman신경망락%예측모형%단기예측
为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法.根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型.运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场实际1h和24 h的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层Elman神经网络模型预测效果最佳.这表明利用Elman回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度.
為提高風電場輸齣功率預測精度,提齣一種動態基于神經網絡的功率預測方法.根據實際運行的風電場相關風速、相關風嚮和風電功率的歷史數據,建立瞭基于Elman神經元網絡的短期風電功率預測模型.運用多層Elman神經網絡模型對西北某風電場實際1h和24 h的風電輸齣功率預測,與BP神經網絡模型對比,經倣真分析證明前者具有預測精度高的特點,三隱含層Elman神經網絡模型預測效果最佳.這錶明利用Elman迴歸神經網絡建模對風電功率進行預測是可行的,能有效提高功率預測精度.
위제고풍전장수출공솔예측정도,제출일충동태기우신경망락적공솔예측방법.근거실제운행적풍전장상관풍속、상관풍향화풍전공솔적역사수거,건립료기우Elman신경원망락적단기풍전공솔예측모형.운용다층Elman신경망락모형대서북모풍전장실제1h화24 h적풍전수출공솔예측,여BP신경망락모형대비,경방진분석증명전자구유예측정도고적특점,삼은함층Elman신경망락모형예측효과최가.저표명이용Elman회귀신경망락건모대풍전공솔진행예측시가행적,능유효제고공솔예측정도.
