基于BP神经网络的风电功率预测研究

• 作者: 惠子轩 施建强 范静仪
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 神经网络 历史功率数据 数值天气预报
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 23-25,29
• 页数: 4页
• 分类号: TM614
• 字数: 2588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2020.11.007

摘要

为了更好地进行风机控制及系统调度,需准确预测风电功率.针对风力发电机工作过程中不能发出非常稳定的功率问题,研究了BP神经网络的原理和算法,提出了一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型,在原始功率数据上添加风速、风向、温度历史数据,通过构建并训练BP神经网络,预测未来10 min～4 h风电功率.经验证,与只含历史功率数据的BP神经网络预测相比,含历史功率数据和NWP数据的BP神经网络预测精度更高、更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施建强	南京工程学院能源与动力工程学院	24	102	6.0	9.0
2	范静仪	南京工程学院能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0
3	惠子轩	南京工程学院能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0