【摘 要】
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风速的大幅波动会造成风电场出力大幅波动,从而导致电力系统频率大幅波动,影响电力系统的安全平稳运行。准确的风速预测有助于减缓风电场出力波动,有利于电力系统调度人员提前制定调度计划,对风电经济并网有重要的意义。首先,本文采用BP神经网络模型预测风电场风速。基于三层BP神经网络模型对风速序列进行短时预测。考虑不同的输入神经元个数、训练函数以及隐层神经元的个数,对各自参数下的预测结果进行了对比分析。其次,
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风速的大幅波动会造成风电场出力大幅波动,从而导致电力系统频率大幅波动,影响电力系统的安全平稳运行。准确的风速预测有助于减缓风电场出力波动,有利于电力系统调度人员提前制定调度计划,对风电经济并网有重要的意义。首先,本文采用BP神经网络模型预测风电场风速。基于三层BP神经网络模型对风速序列进行短时预测。考虑不同的输入神经元个数、训练函数以及隐层神经元的个数,对各自参数下的预测结果进行了对比分析。其次,采用小波分析方法将风速序列分解为不同的风速子序列,然后对不同的风速子序列分别用BP神经网
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