超短期最优预报下风电场功率预制修正策略

• 作者: 朱建红 潘文霞 马飞
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预报 BP神经网络 动态修正 最优预报
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 401-407
• 分类号: TK81
• 语种: 中文

摘要

文章兼用软硬件方法对风电场功率预报进行修正,针对数值天气预报存在一定误差、风能输出功率波动较大、较难精确获取风速与发电机功率输出之间动态关系模型等关键问题,基于数值天气预报历史统计数据,利用BP神经网络,结合前一时段实际风速及输出功率对预制功率进行分时段误差动态修正,提出提高风电场风电功率预报准确度的风储系统,建立改进的风电功率预报系统;同时基于风电场输出功率历史统计数据,利用数理统计方法确定应用于风电场功率预制误差二次修正的储能电池最佳容量,以此提高风电场功率预报精度,达到最优预报目标.采用风电场的实际运行数据,通过MATLAB平台仿真,验证了修正算法策略的效果及可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱建红	南通大学电气工程学院	23	51	3.0	6.0
3	潘文霞	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	76	1108	17.0	31.0
6	马飞		5	25	3.0	5.0