改进型小波神经网络在风光功率预测中的应用研究

• 作者: 朱誉 李博 杨银国 熊欢 谭嫣
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电 光伏发电 小波神经网络 功率预测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TM615
• 字数: 3107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.02.020

摘要

随着风力发电和光伏发电系统的大规模应用,风光功率的不确定性给电力系统的稳定运行造成了严重的影响,而风光功率的准确预测可有效降低其带来的不良影响.在对风力发电和光伏发电功率特性分析的基础上,文中将小波神经网络应用于风光功率的预测,为进一步提高小波神经网络预测的准确度,对其训练更新算法及初值设置方法进行了相应的改进,通过风光功率的预测实例的对比分析验证了文中方法的有效性和优越性.该研究成果可为风力发电和光伏发电的预测提供有效的技术参考和理论指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨银国	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	46	320	10.0	15.0
2	谭嫣	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	12	124	6.0	11.0
3	朱誉	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	11	47	5.0	6.0
4	李博	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	6	39	3.0	6.0
5	熊欢		2	1	1.0	1.0