【摘 要】
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由于风能具有随机性和间歇性的特点,造成了其功率输出的不稳定,而大规模的风电接入给电力系统的正常稳定运行和调度带来影响。详细分析影响风电场输出的因素,确定风速、风向
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明理工大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51667010);中国南方电网公司科技项目(YNKJQQ00000279)
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由于风能具有随机性和间歇性的特点,造成了其功率输出的不稳定,而大规模的风电接入给电力系统的正常稳定运行和调度带来影响。详细分析影响风电场输出的因素,确定风速、风向正弦和余弦为影响风电输出最主要的关联因素,采用统计预测方法将历史实际输出功率、风速、风向正弦和余弦作为BP神经网络的输入矢量,并采用人工蜂群算法优化得到神经网络的权值和阈值,构建ABC-BP神经网络风电功率预测模型。通过对某实测风电功率进行预测验证,结果表明:基于蜂群算法改进的BP神经网络风电功率预测,可以克服BP神经网络易于陷入局部极小的缺陷和不足,极大地提高了全局搜索能力以及预测的稳定性和精度;同时,将自适应的选择策略引入到蜂群算法优化适应度的选择中,减少了网络层参数的训练时间,提高了收敛速度。
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