【摘 要】
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随着风电的大规模接入电网,对风电功率未来出力的把握显得尤为重要,而风电功率预测技术则是掌握出力特性的有力工具。基于实测历史数据,研究系统不同输入量对预测结果误差的
【机 构】
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广州供电局电力调度控制中心,长沙理工大学电力系统安全运行与控制湖南省高校重点实验室,娄底供电公司,福建中闽能源投资有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51207013,51207014), 湖南省自然科学基金(2015JJ4001,13JJ6044)
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随着风电的大规模接入电网,对风电功率未来出力的把握显得尤为重要,而风电功率预测技术则是掌握出力特性的有力工具。基于实测历史数据,研究系统不同输入量对预测结果误差的影响,选取最佳输入量值;并在此基础上,构建基于RBF(径向基)神经网络的风电功率预测模型,对风电功率进行有效预测;预测结果表明,基于径向基神经网络的预测方法预测精度较高,可以为电网提供更加准确的风电预测出力信息,有助于为调度制定更加合理有效的计划。
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