基于NWP和改进神经网络的短时风电功率预测研究

• 作者: 宋慧娟 田芳 邱道尹
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场功率预测 天气预报(NWP) BP神经网络 预测误差
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2892字
• 语种: 中文

摘要

风电场功率预测对电力系统稳定运行起着决定性作用.首先对传统BP神经网络进行改进,以某一风电场获取的2月1日--10日的天气预报(NWP)数据和功率数据作为改进后BP神经网络的训练数据,对神经网络进行训练；其次以2月11号3小时的数值天气预报数据作为改进后BP神经网络的输入数据,对未来3小时的输出功率进行预测.预测过程和结果显示,改进后的BP神经网络在满足低预测误差的同时,能够提高BP神经网络的稳定性和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱道尹		94	815	14.0	26.0
2	宋慧娟		2	4	1.0	2.0
3	田芳		3	6	2.0	2.0