短期风速-风电功率预测方法

• 作者: 叶爱贤 张友鹏 董唯光 高锋阳
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色优化模型 短期风速预测 时间序列动态神经网络 风电功率预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 614-616,638
• 页数: 4页
• 分类号: TM73
• 字数: 2876字
• 语种: 中文

摘要

传统灰色风速预测模型累加处理时不能预测突变风速,使风电功率预测误差过大.采用数值逼近算法对传统灰色GM(1,1)预测模型进行优化改进,以优化的灰色GM(1,1)预测模型对未来时段风速进行预测,突变风速预测误差降低了34.3％.再将优化风速预测模型和时间序列动态神经网络相结合,构建出风电功率预测模型.应用该模型对酒泉地区某风电场现场数据进行仿真测试,预测效果可信度大于93％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张友鹏	兰州交通大学自动化与电气工程学院	151	1113	16.0	25.0
2	高锋阳	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	222	7.0	12.0
3	董唯光	兰州交通大学自动化与电气工程学院	28	110	5.0	8.0
4	叶爱贤	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	13	2.0	2.0