【摘 要】
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根据对风力发电的研究发现,风电并入大电网不断的引发关注,研究人员希望可以有很好的风电功率预测系统来解决并网之后可能会产生的一系列问题,如果该预测系统可以预测出短期
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根据对风力发电的研究发现,风电并入大电网不断的引发关注,研究人员希望可以有很好的风电功率预测系统来解决并网之后可能会产生的一系列问题,如果该预测系统可以预测出短期内的风电功率,甚至是中长期内的风电功率,绝对会对电网以及电力行业,甚至是全国经济带来很大的帮助。很多学者在风功率短期预测方面做了很多研究。 本文主要是对风电场的短期功率进行预测工作,考虑到风速、温度、大气压强对风电输出功率的影响,提出了以马尔科夫链修正BP神经网络预测误差的一种预测模型,可以提高风电厂短期功率预测的精度。首先在阐述基本原理和算法的基础上,应用BP神经网络对初始数据进行学习训练,得到原始预测模型;然后使用马尔科夫链对误差进行修正,从而得到修正后的预测模型,并与BP神经网络预测模型相比较,证明所建立模型可以很好的提高预测精度,具有很好的适用性。 最后运用该模型对某2000MW风力发电站进行短期功率预测,选取一年当中四季不同月份的风速、温度、大气压强以及输出功率数据这些现场测量的数据和运行数据作为基础,进行数据的预处理、分析,通过仿真以及预测结果分析表明:本文提出的预测误差—修正的方法能够较好地预测风力发电站的输出功率,与其他的方法相比之下,误差减小,提高了风力发电站短期功率预测的精度。
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