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基于小波分析和改进BP神经网络的风电功率预测算法
文献摘要：
由于风力间歇性、随机性以及不可控性等特点,风电的输出功率不稳定,波动范围较大,风电的这些特点势必会对电网的供电质量造成不利影响.对风电的输出功率进行预测有利于发电场站及时调整发电计划,从而提高供电质量.本文提出一种基于小波分析和改进BP神经网络的风电功率预测算法,利用小波分析算法对风速时间序列进行预处理,再输入BP神经网络进行预测,得到风速预测值后根据风电机组的功率特性曲线计算风电功率的预测值.与单纯BP神经网络模型相比具有更高的预测精度.实验表明,本文所提算法具有优良的预测精度,具备部署到风电场站实际运用的可行性.
文献关键词：
风电功率;预测;小波分析;BP神经网络;供电质量
中图分类号：
作者姓名：
陶虎;文智江;吴晓锐
作者机构：
广西交投科技有限公司,广西 南宁 530000;广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西 南宁 530000
文献出处：
引用格式：
[1]陶虎;文智江;吴晓锐-.基于小波分析和改进BP神经网络的风电功率预测算法)[J].广西电力,2022(02):1-6,48
A类：
B类：
于小波,小波分析,风电功率预测,预测算法,风力,间歇性,随机性,可控性,输出功率,波动范围,势必会,供电质量,发电场,整发,发电计划,风速预测,风电机组,功率特性,特性曲线,线计算,风电场站,实际运用
AB值：
0.258178
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