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风电场风速及风电机组发电量的短期预报方法研究

李杏培  
【摘要】: 风电场风速及风电机组发电量的短期预测已经成为国内外共同关注的问题。风电场风速和发电量的较准确预测,可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响等。目前用于风速短期预测的方法主要有数值天气预报和直接统计方法。本文首先采用2006年3月到2007年2月张北某风电场的十分钟平均风速测量数据进行了风电场的风特性分析,介绍了几种常用风模型;然后采用基于统计方法的时间序列法和人工神经网络法对风电场的风速进行短期预测。同时,本文分别针对BP神经网络的收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺陷,采用带动量项的BP算法来加快收敛速度,采用遗传算法来优化BP神经网络的结构和初始权重,并采用优化后的遗传神经网络进行风速短期预测,结果表明,遗传神经网络的预测效果优于时间序列法。最后利用风电机组发电量与风速之间的关系,根据预测得到的风速来预测发电量。


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