【摘 要】
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风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF
【机 构】
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湖南电器科学研究院有限公司,湘潭大学自动化与电子信息学院湖南省多能源协同控制技术工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572416);湖南省自科基金株洲联合基金项目(2020JJ6009);大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室开放课题项目(2021DGI3007)
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风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。
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