基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究

【摘要】：提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力,同时取得了良好的预测效果。 【作者单位】： 广东电网公司揭阳供电局;广东工业大学;华南理工大学;
【关键词】： BP神经网络 贝叶斯神经网络 风电场功率预报 泛化能力
【基金】：广东省绿色能源技术重点实验室资助项目(2008A060301002) 广东省电网公司科技项目(K-GD2012-450)
【分类号】：TM614;TP183
【正文快照】： 准确的风电率预测结果有助于电网调度部门及时制定日运行方式和调整调度计划,提高整个系统的风电穿透功率,从而保证电力系统的可靠、优质、经济运行。根据国家能源局新的风电厂功率预测预报管理暂行办法,所有已并网运行的风电厂必须建立风电预测预报体系,未按要求报送预报结

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