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| 基于NWP和改进神经网络的短时风电功率预测研究 | |
| 引用本文： | 邱道尹,宋慧娟,田芳.基于NWP和改进神经网络的短时风电功率预测研究[J].教育技术导刊,2013,12(4):31-33. |
| 作者姓名： | 邱道尹 宋慧娟 田芳 |
| 作者单位： | 华北水利水电学院; |
| 摘 要： | 风电场功率预测对电力系统稳定运行起着决定性作用。首先对传统BP神经网络进行改进,以某一风电场获取的2月1日-10日的天气预报(NWP)数据和功率数据作为改进后BP神经网络的训练数据,对神经网络进行训练;其次以2月11号3小时的数值天气预报数据作为改进后BP神经网络的输入数据,对未来3小时的输出功率进行预测。预测过程和结果显示,改进后的BP神经网络在满足低预测误差的同时,能够提高BP神经网络的稳定性和收敛速度。 |
| 关 键 词： | 风电场功率预测 天气预报(NWP) BP神经网络 预测误差 |
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