【摘 要】
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为了保证风电场并网的安全运行以及稳定性,进行风电场的短期功率预测很有意义.本文综述了国内外风电功率预测的原理和预测方法.风电功率主要受天气因素以及风速连续性的影响,
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第30届学术年会
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为了保证风电场并网的安全运行以及稳定性,进行风电场的短期功率预测很有意义.本文综述了国内外风电功率预测的原理和预测方法.风电功率主要受天气因素以及风速连续性的影响,本文将两者结合起来考虑,来完成BP神经网络训练样本的选择,并利用预测日前一天的风速作为输入,完成预测日功率的预测.将此模型运用于西部某风电场,并与仅考虑风速连续性得到的预测结果相比较,分析预测误差,结果表明前者预测精度更高.
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