【摘 要】
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风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,为解决传统预测方法的不足,基于前馈神经网络——BP(反向传播)神经网络,设计一种风电功率预测方法.考虑到BP神经网络属于一种多层结构的网络,因此,基于BP神经网络的预测模型也具备多层结构.应用预测模型对风电功率的随机性与波动性特征进行描述.并采用校正风电功率预测结果误差、规范风电功率预测流程的方式,完成方法设计.经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值.
【机 构】
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大唐滑县风力发电有限责任公司,河南 安阳 455000;中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司,北京 100052;上海远景科创智能科技有限公司,江苏 南京 200000
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风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,为解决传统预测方法的不足,基于前馈神经网络——BP(反向传播)神经网络,设计一种风电功率预测方法.考虑到BP神经网络属于一种多层结构的网络,因此,基于BP神经网络的预测模型也具备多层结构.应用预测模型对风电功率的随机性与波动性特征进行描述.并采用校正风电功率预测结果误差、规范风电功率预测流程的方式,完成方法设计.经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值.
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