基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测

• 作者: 曹沁愉 陈娟
• 来源期刊: 电力与能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 BP神经网络 马尔科夫链 短期预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 567-570
• 页数: 4页
• 分类号: TM615.2
• 字数: 3409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11973/dlyny201705017

摘要

风电功率预测对大规模风电并网运行有重要意义.建立基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测,通过对训练样本的学习,利用BP神经网络法进行风电功率初步预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链通过滚动预测对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度.并将该模型应用于某风电场的风电功率预测中,结果表明了此模型的可行性,并为风电功率预测提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娟		1	3	1.0	1.0
2	曹沁愉		1	3	1.0	1.0