基于脊波神经网络的短期风电功率预测

• 作者: 周松林 苏建徽 茆美琴
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 脊波神经网络 非点状奇异性 功率曲线 泛化性能
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 绿色电力自动化
• 页码范围: 70-74
• 分类号: TM614
• 字数: 4109字
• 语种: 中文

摘要

对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段.在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测.首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值.仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏建徽	合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心	196	6316	38.0	77.0
2	茆美琴	合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心	65	2677	23.0	51.0
3	周松林	合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心	5	309	5.0	5.0