基于相空间重构的神经网络短期风电预测模型

【摘要】：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。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;北京供电局;
【关键词】： 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
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言网络与BP神经网络模型，并进行实际预测。结果对比分析表明.该方法在一定程度上提高了预测精度、近十几年来，世界风电产业迅猛发展，中国作为世界上最大的发展中国家，其风电装机容量增速持续超过100%，已经成为全球风电产业领头羊[lJ。然而，风电具有随机性、间歇性和

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