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時序神經網絡算法的短期風速預測研究

2012年04月13日10:59:43 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T
關鍵字:應用 電力 

梁嵐珍,邵 璠
北京聯合大學自動化學院,北京

新疆大學電氣工程學院,新疆烏魯木齊

 

摘   要:采用神經網絡對風速進行短期預測,研究BP型短期風速預測網絡中BP算法、BP網絡構建以及網絡訓練方法。結合時間序列法和神經網絡法提出了時序神經網絡預測方法,對短期風速預測網絡中輸入變量數量和隱含層節點數量的選擇方法進行了探討。仿真實驗結果表明,時序神經網絡法建立的網絡,訓練時間明顯縮短,網絡輸出的預測值與真實的觀察值之間沒有出現過大偏差,對新訓練樣本集擬合較好,預測精度有所提高,并在一定程度上克服了基本BP網絡收斂速度慢以及易陷入局部較小等問題。


關 鍵 詞:風速;預測;時間序列法;BP神經網絡

 

1 引 言
隨著社會對清潔能源利用的意識增強,風電能占電網的比例不斷增加,但風電具有很強的隨機性,風電穿透功率(風電能占整個電網比例的大小)超過一定值之后,會嚴重影響電能質量和電力系統的運行。準確的風速預測可以有效地減輕或避免風電場對電力系統的不利影響,有利于電力系統調度部門及時調整調度計劃,提高風電場在電力市場中的競爭能力[1]。風速預測包括短期預測和超短期預測,短期預測一般是指能提供1~72h的預測,超短期預測是指能提供0~3h的預測。一般地,風能預測主要集中在0~3h時段,這個時段是電網調度,資源配置所需時間。文獻[2]介紹了人工神經網絡在短期資料風速估計方面的應用,文獻[3]基于神經網絡結合時間序列方法對風電場風速預測提出了一般方法。

 

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