基于MISO深度学习模型的风电场超短期功率预测方法研究

• 作者: 乔帅 张瑜
• 来源期刊: 电力系统装备
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 超短期 风电功率预测
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 电力系统|ELECTRIC SYSTEM
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文

摘要

在加快构建以新能源为主体的新型电力系统的背景下,新能源功率预测是电网消纳大规模风电光伏的基础技术之一.介绍了一种基于深度学习算法的风电场超短期功率预测方法,该方法利用数值天气预报数据、风电场历史数据作为输入,输出风电场未来4 h功率预测结果.测试结果显示该算法可有效提升风电场超短期预测准确率.