风电场发电功率短期预测组合模型研究
牛晨光１，２游晓科１赵震云２刘观起１
１．华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定０７１００３；２．河北省电力公司，河北石家庄０５００００
摘要：随着风电机组装机容量的持续高速增加以及大规模风电场的建设，各个国家（地区）的电网对风电的重视程度也在增加，风电场发电功率的短期预测对于风电场并网以及电网的调度起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论ＲＢＦ神经网络功率预测模型，通过判断功率时间序列的混沌属性，还原其规律性，以达到提高预测准确度的要求；结合时间序列模型，建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析，显示组合模型可以得到较高的短期发电功率预测准确度，更好地满足实际现场需要。
短期风电功率预测：神经网络；时间序列；组合预测
ＴＭ６１４Ａ １００７－２６９１ （２０１２） ０３－００２９－０６
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ
ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
ＮＩＵ Ｃｈｅｎ－ｇｕａｎｇＹＯＵ Ｘｉａｏ－ｋｅＺＨＡＯ Ｚｈｅｎ－ｙｕｎＬＩＵ Ｇｕａｎ－ｑｉ
２０１２－０１ －２０
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