风电场输出功率的组合预测模型

• 作者: 刘纯 戴慧珠 王伟胜 范高锋
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 功率预测 BP神经网络 径向基函数神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文

摘要

风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义.作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型.采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合预测法和时变权系数组合预测法.研究结果表明,不同方法的预测精度不同,整体预测精度高的方法在个别预测点也可能误差较大,组合预测模型能有效减少各预测点较大误差的出现,有利于提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟胜		82	8620	47.0	82.0
2	戴慧珠		47	5796	33.0	47.0
3	刘纯		39	1301	20.0	36.0
4	范高锋		9	618	7.0	9.0