基于小波-神经网络的短期风电功率预测研究

• 作者: 厉卫娜 苏小林
• 来源期刊: 电力学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 风电场 风电功率预测 小波-神经网络 小波分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 458-461,465
• 分类号: TM715|TP18
• 字数: 3716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-6548.2011.06.003

摘要

为了提高风电功率预测精度,降低电网调度的难度,通过对影响风电功率预测的诸多因素如风速、风向、风电功率、温度等进行分析,进而对风电功率的预测方法进行研究和探讨,提出了基于多变量的小波-神经网络模型的短期风电功率预测方法.通过单变量和多变量的风电功率预测的比较研究,证明BP神经网络预测与小波-神经网络预测这两种方法的预测精度不同.而且,对于同一种方法,输入变量的多少也对预测精度产生影响.通过最终的比较研究得出,采用基于多变量输入的小波-神经网络开展风电功率预测可提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏小林	山西大学工程学院	54	469	13.0	20.0
2	厉卫娜	山西大学工程学院	2	20	2.0	2.0