偏差修正算法的风电短期功率预测

• 作者: 匡洪海 张瀚超 朱国平 王建辉
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 深度信念网络 支持向量机 BP神经网络 多项式拟合 偏差修正算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工业
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TM614
• 字数: 6396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.02.001

摘要

结合风场实时数据以及风场气象数据,分析了实时数据并制定了数据清洗规则;针对风电功率预测领域预测精度低的问题,首先利用深度信念网络(DBN)、支持向量机(SVR)、BP神经网络和六次多项式拟合(ployfit)四种传统方法对风电功率进行了一次预测并计算一次预测偏差,利用气象背景相关性以及拟合法、中位数法、聚类法分析与寻找一次预测偏差特征分布,并在此基础上提出偏差修正算法(Error Correction Algorithm),通过仿真对比,验证了偏差修正算法的二次修正效果,偏差修正算法对一次预测偏差具有良好的修正效果,能更好的提升预测准确度;进一步利用风速与功率的相关性考察偏差修正算法的修正效果,结果显示相关性越低,偏差修正算法的修正效果越明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瀚超	湖南工业大学电气与信息工程学院	10	11	2.0	2.0
2	匡洪海	湖南工业大学电气与信息工程学院	32	167	8.0	11.0
3	王建辉	湖南工业大学电气与信息工程学院	10	11	2.0	2.0
4	朱国平	湖南工业大学电气与信息工程学院	7	10	2.0	2.0