發(fā)布時(shí)間：2018-11-01 13:46

【摘要】：為了提高風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)精度,在單一預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,建立了時(shí)間序列模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的線性組合模型。該模型采用使預(yù)測(cè)誤差平方和達(dá)到最小的原理得到單一模型的權(quán)重,進(jìn)而得出風(fēng)速的預(yù)測(cè)結(jié)果,然后基于風(fēng)電功率曲線得出風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)結(jié)果。最后以某風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)為例,運(yùn)用單一模型和組合模型分別對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明,組合模型的預(yù)測(cè)精度高于單一模型,模型具有一定的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of wind power, a linear combination model of time series model and RBF neural network model is established on the basis of a single prediction model. The weight of the single model is obtained by using the principle of minimizing the sum of square of prediction error, and then the prediction result of wind speed is obtained, and then the prediction result of wind power is obtained based on the wind power curve. Finally, taking the wind speed data of a wind farm as an example, the single model and the combined model are used to predict the wind speed respectively. The results show that the prediction accuracy of the combined model is higher than that of the single model, and the model has certain practical value.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院;華儀電氣股份有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51475136) 河北省科技支撐計(jì)劃(13214604D) 河北省建設(shè)科技研究計(jì)劃(2011-147) 河北省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)領(lǐng)軍人才培育計(jì)劃(LJRC003)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM614

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5 邵t，

本文編號(hào)：2304098