基于ANN的风电场功率预测方法探究

• 作者: 杨德琪
• 来源期刊: 风力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 功率 预测 人工神经网络
• 年，卷（期）: flfd_2017,（6）
• 页码范围: 24-32
• 页数: 9页
• 分类号: TM614

摘要

风力发电技术的正处在一个飞速发展的阶段，风电在电网中所占的比例越来越高，风电功率的预测作为风力发电的前置工作，对于风电日渐繁荣的电力系统而言具有越来越重大的意义。本次探讨重点针对风速、风向角、温度等气象因素，建立了基于BP神经网络的风电功率预测模型。分析比较了输入不同气象因素组合产生的误差。预测结果表明，BP神经网络的机构以及输人样本数据的差异会影响预测结果；实测功率数据的精度也会直接影响到预测结果的精度；不同的气象因素作为输入的特征值对预测的精度会由影响；同时，除神经网络的机构以外，BP神经网络的隐藏层节点数对预测结果也会有影响。

作者信息

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1	杨德琪		4	0	0.0	0.0