【摘 要】
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风电具有很大的随机性、间歇性和不可控性,为了电网可靠、经济运行需要对风机发电功率进行预测,其中的关键环节是风速预测,风速预测的方法分为使用数值气象预报和不使用数值
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191
【出 处】
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2013第二十六届中国电工仪器仪表产业发展论坛
论文部分内容阅读
风电具有很大的随机性、间歇性和不可控性,为了电网可靠、经济运行需要对风机发电功率进行预测,其中的关键环节是风速预测,风速预测的方法分为使用数值气象预报和不使用数值气象预报两种方式.本文基于WRF中尺度气象数值预报模型,简要介绍了其特点,对其预报风速的误差组成进行了分析,并提出用线性回归方法和BP神经网络模型对风速的预测值进行修正的方案,用实际数据进行了分析验证.研究结果表明,提出的修正方法对风速预测精度的提高有所帮助。
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