基于神经网络的相空间重构短期风速发电功率在线预测

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风力发电具有随机性、间歇性、波动性和难以精确预测的特点,针对大容量风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战的问题,根据风速的混沌特性,提出采用一种相空间重构理论短期预测方法。首先确定风速的最佳延迟时间τ和嵌入维数m,再次对m和τ的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行样本相空间重构,最后使用BP神经网络进行短期风速预测。通过对重庆武隆地区某风电场的实测数据进行仿真,证明该方法的有效性和可行性,并且提高了短期发电功率预测精度,对并网风力发电系统的运行具有重要意义。
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