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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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風(fēng)電場出力特性及風(fēng)速超短期預(yù)測研究

來源:電工電氣發(fā)布時間:2018-04-19 09:19 瀏覽次數(shù):659
風(fēng)電場出力特性及風(fēng)速超短期預(yù)測研究
 
李有亮,田躍軍,麥立,賈偉,徐自力
(國網(wǎng)安徽省電力公司調(diào)度控制中心,安徽 合肥 230061)
 
    摘 要:風(fēng)電出力具有隨機性和波動性特點,通過開展風(fēng)電特性分析及風(fēng)電場出力預(yù)測,可以減輕風(fēng)電不確定性對電網(wǎng)的影響。分析了風(fēng)力發(fā)電特性,概述了風(fēng)電出力預(yù)測方法,并建立基于誤差校正的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進行風(fēng)速預(yù)測,實例計算分析結(jié)果表明,該模型有效提高了預(yù)測精度。
    關(guān)鍵詞:風(fēng)電;風(fēng)速;發(fā)電特性;預(yù)測
    中圖分類號:TM614     文獻標(biāo)識碼:A     文章編號:1007-3175(2018)04-0014-04
 
Research on Wind Power Generation Characteristics and Short Term Wind Speed Forecasting
 
LI You-liang, TIAN Yue-jun, MAI Li, JIA Wei, XU Zi-li
(State Grid Anhui Electric Power Company Dispatching and Control Center, Hefei 230061, China)
 
    Abstract: The output of wind farm have the characteristics of stochastic and fluctuant. Analysis of wind power output and forecasting of wind power or wind speed will reduce the adverse effects of wind power. This paper analyzed the characteristics of wind power generation, summarized the prediction methods of wind power and constructed the BP neural network model based on error correction to carry out wind speed prediction. The living example computational analysis result shows that this model improves prediction accuracy effectively.
    Key words: wind power; wind speed; generation characteristic; prediction
 
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