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随着人类对生态环境的逐渐重视以及在国家新能源战略的重大部署下,风能作为一种清洁能源得到了大规模的发展,不仅全球的风电装机容量逐年上升,同时也使得风力发电技术越来越成熟。但是风的间歇性、波动性使得风能具有不可控性,始终是风电技术的一大难题。因此,解决能源问题以及风电场长期稳定运行的关键所在是迫切需要提高风电功率的预测精度。本文以风电功率预测为研究对象,对测风塔数据进行分析,以便发掘和更好的利用测风数据自身的信息。神经网络模型的建立对训练数据具有较高的依赖性,训练数据的选择既要包含足够广的选择范围,这样