基于RBF-BP组合神经网络的短期风电功率预测研究

• 作者: 张靠社 罗钊
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 尾流 地势 RBF-BP组合神经网络 短期风电功率预测
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1346-1351
• 分类号: TK83
• 语种: 中文

摘要

为提高风电输出功率预测精度,提出一种基于RBF-BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法.在考虑尾流等因素影响的基础上,对风速进行预处理.根据相关历史数据,建立RBF-BP组合神经网络短期风电功率预测模型,对风电输出功率进行预测.仿真分析结果表明,该预测方法能有效提高风电输出功率预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张靠社	西安理工大学水利水电学院	46	669	15.0	24.0
2	罗钊	西安理工大学水利水电学院	1	16	1.0	1.0