【摘 要】
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风速变化的随机性使得风电并网成为当今制约风电发展的瓶颈问题。如能预测风速,并提高风速预测精度,能够有助于调度部门对风电场积极进行规划和调度,减轻风电并网对电力系统
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新重点资助项目(12ZZ197);上海市教育委员会重点学科资助项目(J51901);上海市自然科学基金资助项目(12ZR1411600);上海市区科委技术创新资助项目(2011MH065/2011MH089/2011MH097/2011MH099)
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风速变化的随机性使得风电并网成为当今制约风电发展的瓶颈问题。如能预测风速,并提高风速预测精度,能够有助于调度部门对风电场积极进行规划和调度,减轻风电并网对电力系统产生的不利影响。用卡尔曼滤波算法建立数据滤波模型,对原始风速数据进行一级处理,去除测量误差和系统误差;再用改进的BP小波神经网络建立风速预测仿真模型;利用卡尔曼滤波后的风速数据进行风速预测,预测结果与BP神经网络风速预测方法的预测结果对比。对比结果表明该算法预测精度高,说明该算法在处理非平稳随机数据方面具有较好的应用前景。
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