【摘 要】
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风机的出力具有波动性及间歇性的特性。该特性对风电场并网和调度产生很大影响,然而传统的风机出力预测技术很难达到准确预测的效果。针对上述问题,采用量子粒子群优化BP神经
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风机的出力具有波动性及间歇性的特性。该特性对风电场并网和调度产生很大影响,然而传统的风机出力预测技术很难达到准确预测的效果。针对上述问题,采用量子粒子群优化BP神经网络的权值和阈值的方法,由风速和风向构成输入特征向量,根据实际风场的风机数据预测风机出力。对该模型进行仿真实验并与实际数据对比,结果表明提出的方法可以有效可靠地进行风机出力预测,具有良好的工程应用前景。
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