范静仪,施建强,惠子轩.基于BP神经网络的风电功率预测研究*[J].电工技术,2020(11):23-25
基于BP神经网络的风电功率预测研究*
  
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2020.11.007
中文关键词:  风电功率预测  神经网络  历史功率数据  数值天气预报
英文关键词:
基金项目:
作者单位
范静仪 南京工程学院能源与动力工程学院 
施建强 南京工程学院能源与动力工程学院 
惠子轩 南京工程学院能源与动力工程学院 
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中文摘要:
      为了更好地进行风机控制及系统调度,需准确预测风电功率。针对风力发电机工作过程中不能发出非常稳定的功率问题,研究了BP神经网络的原理和算法,提出了一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型,在原始功率数据上添加风速、风向、温度历史数据,通过构建并训练BP神经网络,预测未来10 min~4 h风电功率。经验证,与只含历史功率数据的BP神经网络预测相比,含历史功率数据和NWP数据的BP神经网络预测精度更高、更有效。
英文摘要:
      
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