基于小波分析的风电场短期发电功率预测

摘要：

采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究.通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加.利用该方法对富锦风电场的发电功率进行预测,结果表明,小波理论改进的相空间重构的神经网络模型改善了预测滞后问题,与基于混沌相空间重构的神经网络模型相比较,绝对平均误差由6.99%降到6.01%.

关键词：风力发电、功率预测、滞后特性、小波分析、神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金;中国电力投资公司科技项目

在线出版日期：2010-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：30-33