發(fā)布時間：2018-11-01 13:46

【摘要】：為了提高風電功率的預測精度,在單一預測模型的基礎上,建立了時間序列模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的線性組合模型。該模型采用使預測誤差平方和達到最小的原理得到單一模型的權重,進而得出風速的預測結果,然后基于風電功率曲線得出風電功率的預測結果。最后以某風電場實測風速數(shù)據(jù)為例,運用單一模型和組合模型分別對風速進行預測,結果表明,組合模型的預測精度高于單一模型,模型具有一定的實用價值。
[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)大學電氣工程學院;華儀電氣股份有限公司;
【基金】：國家自然科學基金(51475136) 河北省科技支撐計劃(13214604D) 河北省建設科技研究計劃(2011-147) 河北省高等學校創(chuàng)新團隊領軍人才培育計劃(LJRC003)資助項目
【分類號】：TM614

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本文編號：2304098