基于混沌径向基函数的风电功率短期预测

• 作者: 李俊豪 李宗礼 李志刚 李玲玲
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 短期预测 混沌特性 相空间重构 C-C法 直接预测法 功率曲线转换法 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 2328-2330,2369
• 页数: 4页
• 分类号: TM313
• 字数: 2394字
• 语种: 中文

摘要

风电功率预测方法分为两类，即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性，故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择，为此先用C-C法联合优化了重构相空间的参数，再用径向基RBF神经网络模型直接预测风电功率，或者由该模型得到风速预测值后，根据对应的风电机组功率特性曲线而推算出风电功率预测值。实例分析结果表明：所提出的两种方法均有较高的预测精度，其中基于混沌径向基RBF神经网络的风电功率直接预测法效果更优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志刚	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	150	975	15.0	22.0
2	李玲玲	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	94	747	15.0	23.0
3	李俊豪		6	7	2.0	2.0
4	李宗礼	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	1	3	1.0	1.0