【摘 要】
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研究了在不使用数值气象预报的条件下,基于历史数据序列,采用BP神经网络对风电场未来3h功率进行预测。结合多次的计算试验,合理确定了输入神经元参数;提出两种风电场功率预测
【机 构】
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华北电力大学,国网新源建设有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(09MG17);国家高技术研究发展(863)计划(2007AA05Z428)
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研究了在不使用数值气象预报的条件下,基于历史数据序列,采用BP神经网络对风电场未来3h功率进行预测。结合多次的计算试验,合理确定了输入神经元参数;提出两种风电场功率预测路线:一种是首先预测每台机组功率,再累加计算风电场功率;另一种是直接计算整个风电场功率。结果表明,第一种预测路线更适合我国风电场集中分布的情况,相对预测误差为9.6%。在此基础上,建立了基于独立分量分析的条件概率计算模型,对预测结果的不确定性进行了分析。
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