風(fēng)電場(chǎng)出力特性及風(fēng)速超短期預(yù)測(cè)研究
李有亮，田躍軍，麥立，賈偉，徐自力
（國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司調(diào)度控制中心，安徽 合肥 230061）
摘 要：風(fēng)電出力具有隨機(jī)性和波動(dòng)性特點(diǎn)，通過(guò)開(kāi)展風(fēng)電特性分析及風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)，可以減輕風(fēng)電不確定性對(duì)電網(wǎng)的影響。分析了風(fēng)力發(fā)電特性，概述了風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法，并建立基于誤差校正的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)，實(shí)例計(jì)算分析結(jié)果表明，該模型有效提高了預(yù)測(cè)精度。
關(guān)鍵詞：風(fēng)電；風(fēng)速；發(fā)電特性；預(yù)測(cè)
中圖分類(lèi)號(hào)：TM614 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2018)04-0014-04
Research on Wind Power Generation Characteristics and Short Term Wind Speed Forecasting
LI You-liang, TIAN Yue-jun, MAI Li, JIA Wei, XU Zi-li
（State Grid Anhui Electric Power Company Dispatching and Control Center, Hefei 230061, China）
Abstract: The output of wind farm have the characteristics of stochastic and fluctuant. Analysis of wind power output and forecasting of wind power or wind speed will reduce the adverse effects of wind power. This paper analyzed the characteristics of wind power generation, summarized the prediction methods of wind power and constructed the BP neural network model based on error correction to carry out wind speed prediction. The living example computational analysis result shows that this model improves prediction accuracy effectively.
Key words: wind power; wind speed; generation characteristic; prediction
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