【摘 要】
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风电场功率短期预测对并网风力发电系统的运行有着重要意义,在考虑风速、温度、海拔等影响风电功率的主要因素的基础上,为提高风电场短期输出功率的预测精度,提出基于风速与
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,华中科技大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51407104);湖北省教育厅自然科学研究项目(Q20121305);国家“863”计划课题(2012AA050207);湖北国智恒三大电力科技有限公司研究生科研创新基金(HBGZH-201211)
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风电场功率短期预测对并网风力发电系统的运行有着重要意义,在考虑风速、温度、海拔等影响风电功率的主要因素的基础上,为提高风电场短期输出功率的预测精度,提出基于风速与风电功率的融合预测模型。首先针对风电功率的直接预测,采用自回归时间序列和广义回归神经网络的组合模型来预测;然后再利用该组合模型预测风速,根据风速与风电功率的关系间接求出预测的风电功率;最后将前两种组合预测模型进行再次组合,得到融合预测模型。以吉林洮北风电场的短期功率预测为例,运用Matlab软件编程实现本文所提出的算法,验证模型的准确性与可行性,
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