风电场超短期风功率预测问题研究

• 作者: 易跃春 李桂敏 王霁雪 秦潇 陈文凯 马月
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 超短期功率预测 人工神经网络法 风力发电
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 风能太阳能发电
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TK81|TK89
• 字数: 2882字
• 语种: 中文

摘要

以河北省某实际风电场为例,选取风电机组历史功率数据、风速以及数值天气预报的风速和风向作为输入因子,采用人工神经网络法对风电场超短期功率预测问题进行研究.研究结果显示,输入因子的差异性对风功率预测结果影响较大.另外,风电机组历史数据对功率预测结果的影响随时间增加而减小,进行3h以上风电场功率预测时预测结果精度在很大程度上依赖数值天气预报数据精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李桂敏		2	21	2.0	2.0
2	易跃春		6	20	2.0	4.0
3	马月		2	14	2.0	2.0
4	王霁雪		3	17	2.0	3.0
5	秦潇		2	11	1.0	2.0
6	陈文凯		1	11	1.0	1.0