数据分辨率影响风电功率预测精度分析

摘要：

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨.从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析.结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳.采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度.

关键词：风电功率预测、时间分辨率、预测精度、Elman神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2014JM7255;陕西省重点学科建设专项资金资助项目5X1201;陕西省教育厅服务地方专项计划项目2013JC24;西安市科技计划项目CXY1441;甘肃省电力公司科技项目KJ[2012]239.Project Supported by Shaanxi Province Natural Science Basic research program2014JM7255;Shaanxi Key Discipline Construction Special Funds5X1201;Local Service Industrialization Special Plan of Shaanxi Education Department2013JC24;Xi'an Science & Technology Planning Program,and the Science & Technology Project of Gansu Electric Power CorporationKJ[2012]239

在线出版日期：2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-99,105