基于神经网络的酒泉风电基地超短期风电功率预测方法

• 作者: 刘光途 汪宁渤 赵龙 马彦宏 马明
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 超短期预测 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 重点理论研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 5263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2013.09.001

摘要

风电的随机性和波动性给电力系统调度运行带来了一定的困难,以我国首个千万kW级风电基地甘肃酒泉风电基地为例,研究了基于神经网络的酒泉风电基地超短期风电功率预测方法,并对风速和风电功率实时数据进行了分析处理.在此基础上,基于神经网络算法和贝叶斯规则进行了超短期预测建模过程分析.最后,通过预测结果对预测模型进行了验证分析,验证结果表明预测模型合理、预测精度高,该预测结果可以为调度运行人员提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪宁渤	甘肃省电力公司风电技术中心	82	1665	20.0	39.0
3	马彦宏	甘肃省电力公司风电技术中心	21	453	12.0	21.0
5	刘光途	甘肃省电力公司风电技术中心	11	193	6.0	11.0
7	赵龙	甘肃省电力公司风电技术中心	6	78	4.0	6.0
13	马明	甘肃省电力公司风电技术中心	8	58	3.0	7.0