水力发电
水力髮電
수력발전
WATER POWER
2013年
7期
96-99
,共4页
易跃春%马月%王霁雪%李桂敏%秦潇%陈文凯
易躍春%馬月%王霽雪%李桂敏%秦瀟%陳文凱
역약춘%마월%왕제설%리계민%진소%진문개
超短期功率预测%人工神经网络法%风力发电
超短期功率預測%人工神經網絡法%風力髮電
초단기공솔예측%인공신경망락법%풍력발전
very short-term power forecasting%artificial neural network%wind power
以河北省某实际风电场为例,选取风电机组历史功率数据、风速以及数值天气预报的风速和风向作为输入因子,采用人工神经网络法对风电场超短期功率预测问题进行研究.研究结果显示,输入因子的差异性对风功率预测结果影响较大.另外,风电机组历史数据对功率预测结果的影响随时间增加而减小,进行3h以上风电场功率预测时预测结果精度在很大程度上依赖数值天气预报数据精度.
以河北省某實際風電場為例,選取風電機組歷史功率數據、風速以及數值天氣預報的風速和風嚮作為輸入因子,採用人工神經網絡法對風電場超短期功率預測問題進行研究.研究結果顯示,輸入因子的差異性對風功率預測結果影響較大.另外,風電機組歷史數據對功率預測結果的影響隨時間增加而減小,進行3h以上風電場功率預測時預測結果精度在很大程度上依賴數值天氣預報數據精度.
이하북성모실제풍전장위례,선취풍전궤조역사공솔수거、풍속이급수치천기예보적풍속화풍향작위수입인자,채용인공신경망락법대풍전장초단기공솔예측문제진행연구.연구결과현시,수입인자적차이성대풍공솔예측결과영향교대.령외,풍전궤조역사수거대공솔예측결과적영향수시간증가이감소,진행3h이상풍전장공솔예측시예측결과정도재흔대정도상의뢰수치천기예보수거정도.
