小波-RBF短期风电功率预测

• 作者: 王军 王静 裴瑞平 高来鑫
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 RBF神经网络 小波变换
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TN911
• 字数: 2010字
• 语种: 中文

摘要

鉴于风功率预测是风电并网的关键环节之一,风力发电具有波动性、间歇性、随机性特点,首先利用小波变换对历史风功率数据进行分频段分析,然后根据风功率数据高低频的特点分别利用径向基神经网络建立预测模型,最后通过小波重构获得预测信号.通过算例分析,验证了该预测方法具有较高的准确性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	安徽工程大学电气工程学院	28	61	4.0	5.0
2	王静	安徽工程大学电气工程学院	11	48	3.0	6.0
3	高来鑫	安徽工程大学电气工程学院	6	20	3.0	4.0
4	裴瑞平	安徽工程大学电气工程学院	4	11	2.0	3.0