基于脊波神经网络的短期风电功率预测

摘要：

对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段.在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测.首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值.仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高.

关键词：风电功率预测、脊波神经网络、非点状奇异性、功率曲线、泛化性能

所属期刊栏目：35

分类号：TN9;V44

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2009013219708

在线出版日期：2011-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：70-74