【摘 要】
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根据某风场数据,先对风场数据进行修正,剔除错误数据,以避免累计误差的出现,提高预测精度。在神经网络的输入变量中不仅考虑了风速风向,还加入了跟大气运动形成风能的温度、
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,新疆电力调度控制中心
【基金项目】
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教育部创新团队（IRT1285）,自治区重点实验室（2016D03021）,国家自然科学基金（2013211A006）
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根据某风场数据,先对风场数据进行修正,剔除错误数据,以避免累计误差的出现,提高预测精度。在神经网络的输入变量中不仅考虑了风速风向,还加入了跟大气运动形成风能的温度、重力常数和海拔。通过对神经网络法的粒子群优化算法（PSO）优化和惯性权重的调整来预测风速,通过神经网络训练该方法能够提高预测的准确性,能够改善风电并网的稳定运行和电网调度的调整。
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